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()限定可选参数必须是bool。
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"...
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") tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001,...
tf.flags.DEFINE_string('input_file', '', 'utf8 encoded text file') tf.flags.DEFINE_integer('max_steps', 100000, 'max steps to train') tf.flags.DEFINE_integer('save_every_n', 1000, 'save the model every n steps') tf.flags.DEFINE_integer('log_every_n', 10, 'log to the screen...
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; ...
和C/C++编写main函数中的argv一样,tf框架下也封装了tf.app.flags.DEFINE_XXXX()函数用于定义参数,便于命令行形式传递参数。常见的函数形式如下: flags.DEFINE_float(参数1,参数2,参数3) flags.DEFINE_integer(参数1,参数2,参数3) flags.DEFINE_string(参数1,参数2,参数3) flags.DEFINE_boolean(参数1,...
Tensorflow教程(十四) 命令行参数tf.flags的使用 importtensorflowastf flags=tf.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_integer('data_num',100,"""Flag of type integer""")flags.DEFINE_string('img_path','./img',"""Flag of type string""")FLAGS.flag_values_dict()defmain():print(FLAGS.data_num...
TF flags的使用方法 1、第一步,py文件的内部函数的定义 T1、tf定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,相当于接受argv。 import tensorflow as tf #1、第一个是参数名称,第二个参数是默认值,第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_string('str_name', 'def_v_1',"descrip1") ...
#第一步,调用flags = tf.app.flags,进行定义参数名称,并可给定初值、参数说明 flags = tf.app.flags flags.DEFINE_integer("epoch", 25, "Epoch to train [25]") flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.0002, "Learning rate of for adam [0.0002]") ...