请问tf.app.flags的具体用法是怎样的？

本文共计265个文字，预计阅读时间需要2分钟。

flags机制是Tensorflow中经常使用到的知识，具体内容如下所示：从本质上来说，tf.app.flags是Python参数解析模块的装饰器，它通常用于处理命令行参数，但也有其他功能。

  flags机制是Tensorflow中经常要使用到的知识，具体内容如下所示：

  从本质上来说，tf.app.flags是Python参数解析模块的装饰器，它通常用于处理命令行参数，但也有其他的功能。

  举例来说，假设输入为：

python distribute.py --job_name="ps" --task_index=0

则参数为job_name=“ps”、task_index=0。

  如果通过代码来设定参数的话，代码如下所示：

tf.app.flags.DEFINE_string("job_name", "", "name of job") # 参数名称、默认值、参数描述
tf.app.flags.DEFINE_integer("task_index", 0, "Index of task")

  flags机制定义了不同类型的参数：

• tf.app.flags.DEFINE_string defines a string value.
• tf.app.flags.DEFINE_boolean defines a Boolean value.
• tf.app.flags.DEFINE_float defines a floating-point value.
• tf.app.flags.DEFINE_integer defines an integer value
    另外，tf.app.flags.FLAGS是对命令行输入的参数进行解析的结构。参数可通过FLAGS.arg进行访问，或者通过FLAGS.__flags字典进行访问，但是更加推荐前者。