# 需要导入模块: from absl import flags [as 别名]# 或者: from absl.flags importDEFINE_list[as 别名]defdefine_flags(specs=None):"""Define a command line flag for each ParamSpec in flags.param_specs."""specs = specsorparam_specs define_flag = {'boolean': absl_flags.DEFINE_boolean,'float...
absl.flags定义了分布式的命令行系统。flags类型包括boolean, float, integer, list, string等,通过DEFINE_*函数来定义,其中的*表示flags类型。所有的flags都包括一个变量名称,默认值,help-string和可选的单字母名称。一些flags还包括其他参数。 DEFINE_*函数主要做了两件事情。第一,创建Flag对象;第二,将Flag对象注册...
flags.DEFINE_enum('job', 'running', ['running', 'stopped'], 'Job status.') 这里面,第一个参数是配置名称,第二个参数是配置的默认值,第三个参数是配置的限制值列表。 DEFINE_list:列表类型(逗号) 输入为使用逗号分隔的字符串,会转化为python的list变量。 举例:--myspacesepflag "foo,bar,baz" DEFINE...
"" specs = specs or param_specs define_flag = { 'boolean': absl_flags.DEFINE_boolean, 'float': absl_flags.DEFINE_float, 'integer': absl_flags.DEFINE_integer, 'string': absl_flags.DEFINE_string, 'enum': absl_flags.DEFINE_enum, 'list': absl_flags.DEFINE_list } for name, param_spec...
Node-Flags provides several methods to define flags: defineString(name, defaultValue, description) defineBoolean(name, defaultValue, description) defineInteger(name, defaultValue, description) defineNumber(name, defaultValue, description) defineStringList(name, defaultValue, description) ...
flags.DEFINE_string('gpu', None,'comma separated list of GPU(s) to use.')defmain(argv):delargvifFLAGS.gpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] =FLAGS.gpuelse:print('Please assign GPUs.') exit()if__name__=='__main__': app.run(main) ...
9.absl.flags.DEFINE_list(),66个项目使用 10.absl.flags.DEFINE_multi_string(),24个项目使用 11.absl.flags.adopt_module_key_flags(),15个项目使用 12.absl.flags.declare_key_flag(),15个项目使用 13.absl.flags.mark_flags_as_required(),14个项目使用 ...
NET_BUFFER_LIST_FLAGS 是NDIS 驱动程序用于获取与NET_BUFFER_LIST结构关联的标志 的 宏。 语法 C++ 复制 #define NET_BUFFER_LIST_FLAGS(_NBL) ((_NBL)->Flags) 参数 _NBL 指向NET_BUFFER_LIST 结构的指针。 返回值 NET_BUFFER_LIST_FLAGS返回所指示NET_BUFFER_LIST结构的 Flags 成员。 注解 有关可能...
tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir") tf.app.flags.DEFINE_integer("train_batch_size", 128, "batch size of train data") tf.app.flags.DEFINE_integer("test_batch_size", 64, "batch size of test data") ...
flags.DEFINE_string("dataset", "imdb", "enter the type of training dataset") tf.flags.DEFINE_string("run_type", "val", "enter val or test to specify run_type (default: val)") tf.flags.DEFINE_integer("log_summaries_every", 30, "Save model summaries after this many steps (default:...