tensorflow API _ 2 (tf.app.flags.FLAGS)
Posted Bob_li
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow API _ 2 (tf.app.flags.FLAGS)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
tf.app.flags.FLAGS 的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,代码如下:
新建一个名为:app_flags.py 的文件。
#coding:utf-8
import tensorflow as tf
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path", "/home/libo3/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")
tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size")
tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001, "learning rate")
def main(unused_argv):
train_data_path = FLAGS.train_data_path
print("train_data_path", train_data_path)
max_sentence_len = FLAGS.max_sentence_len
print("max_sentence_len", max_sentence_len)
embdeeing_size = FLAGS.embedding_size
print("embedding_size", embdeeing_size)
abc = tf.add(max_sentence_len, embdeeing_size)
init = tf.global_variables_initializer()
#with tf.Session() as sess:
#sess.run(init)
#print("abc", sess.run(abc))
sv = tf.train.Supervisor(logdir=FLAGS.log_dir, init_op=init)
with sv.managed_session() as sess:
print("abc:", sess.run(abc))
# sv.saver.save(sess, "/home/yongcai/tmp/")
# 使用这种方式保证了,如果此文件被其他文件 import的时候,不会执行main 函数
if __name__ == ‘__main__‘:
tf.app.run() # 解析命令行参数,调用main 函数 main(sys.argv)
调用方法:
其中参数可以根据需求进行修改。
- python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100 --embedding_size 100 --learning_rate 0.05
如果这样调用:
- python app_flags.py
则会执行程序时会自动调用程序中 default 中的参数。
以上是关于tensorflow API _ 2 (tf.app.flags.FLAGS)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
tensorflow API _ 2 (tf.app.flags.FLAGS)
TensorFlow 问题 google colab ; tensorflow._api.v1.compat.v2' 没有属性 '__internal__
模块“tensorflow._api.v2.lite”没有属性“TFliteConverter”
突然的 Tensorflow / Keras Google Colab 依赖问题`AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.compat.v2' has n