看DEFINE_string(),这里则由于_define_helper()最后一个type参数时str,上面我们关于_define_helper的参数的解释,说明DEFINE_string()限定了可选参数输入必须是string,这也就是为什么这个函数定义为DEFINE_string(),同理,DEFINE_int()限定可选参数必须是int,DEFINE_float()限定可选参数必须是float,DEFINE_boolean()限...
tf.app.flags.DEFINE_string() :定义一个用于接收 string 类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_integer() : 定义一个用于接收 int 类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_float() : 定义一个用于接收 float 类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_boolean() : 定义一个用于接收 bool 类型数值的变量; “DEF...
tf.flags.DEFINE_string("positive_data_file", "C:\\Users\mg\Desktop\shujuji\\rt-polarity.pos"...
常用: tf.app.flags.DEFINE_string() :定义一个用于接收 string 类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_integer() : 定义一个用于接收 int 类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_float() : 定义一个用于接收 float 类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_boolean() : 定义一个用于接收 bool 类型数值的变量;...
flags.DEFINE_string('train_size',None,'Size of the training dataset')defmain(argv):# 解析命令行参数 flags.parse_args(argv)# 获取训练样本大小 train_size=flags.FLAGS.train_size # 检查训练样本大小是否为字符串ifnotisinstance(train_size,str):raiseValueError('Expect train_size to be a str')# ...
flags.DEFINE_boolean(参数1,参数2,参数3) 参数1:定义的参数名称; 参数2:参数默认值; 参数3:对参数的描述; tf.app.flags.DEFINE_boolean('train', FALSE,'train or test')#定义布尔类型的值,判断网络是训练还是测试tf.app.flags.DEFINE_string('check_points_dir','./model/','check_points dir')#模型...
tf.flags.DEFINE_string('name','default','name of model') tf.flags.DEFINE_integer('num_seqs', 100, 'number of seqs in one batch') tf.flags.DEFINE_integer('num_steps', 100, 'length of one seq') tf.flags.DEFINE_integer('lstm_size', 128, 'size of hidden state of lstm') tf.flag...
和optpars中的参数类型类似是通过参数 “type=xxx” 定义的,tf中每个合法类型都有对应的 “DEFINE_xxx”函数。常用: tf.app.flags.DEFINE_string() :定义一个用于接收string类型数值的变量; tf.app.flags.DEFINE_integer() : 定义一个用于接收int类型数值的变量; ...
DEFINE_string:字符串类型 DEFINE_bool:布尔类型 对于这种类型,推荐在参数配置时,使用--myflag来配置True,使用--nomyflag来配置为False。 --myflag=true and --myflag=false 这种方式配置也是可以的,但是不推荐。 DEFINE_float:浮点类型 这中类型在定义是支持额外的参数lower_bound和upper_bound。如果超过这个范围...
tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path","/desktop/train.txt","training data dir") tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir","./logs"," the log dir") tf.app.flags.DEFINE_integer("max_sentence_len",80,"max num of tokens per query") ...