[英]What's the purpose of “FLAGS” in tensorflow
我正在研究tensorflow中的mnist示例 。
我对模块FLAGS感到困惑
# Basic model parameters as external flags.
FLAGS = None
在“run_training”函数中:
def run_training():
"""Train MNIST for a number of steps."""
# Tell TensorFlow that the model will be built into the default Graph.
with tf.Graph().as_default():
# Input images and labels.
images, labels = inputs(train=True, batch_size=FLAGS.batch_size,
num_epochs=FLAGS.num_epochs)
在这里使用“FLAGS.batch_size”和“FLAGS.num_epochs”的目的是什么? 我可以用128这样的常数替换吗?
我在这个网站上找到了类似的答案,但我仍然无法理解。
对于mnist full_connect_reader的示例,实际上他们根本没有使用tensorflow FLAGS。 这里的FLAGS只是用作“全局变量”,它将由源代码页按钮中的“FLAGS,unparsed = parser.parse_known_args()”分配,并用于不同的函数。
使用tf.app.flags.FLAGS的方法应该是:
import tensorflow as tf
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_integer('max_steps', 100,
"""Number of batches to run.""")
tf.app.flags.DEFINE_integer('num_gpus', 1,
"""How many GPUs to use.""")
def main(argv=None):
print(FLAGS.max_steps)
print(FLAGS.num_gpus)
if __name__ == '__main__':
# the first param for argv is the program name
tf.app.run(main=main, argv=['tensorflow_read_data', '--max_steps', '50', '--num_gpus', '20'])
标志通常用于解析命令行参数并保存输入参数。 您可以用常数替换它们,但最好在标志的帮助下组织输入参数。
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