[python] Quel est le but de tf.app.flags dans TensorFlow?



Answers

Lorsque vous utilisez tf.app.run() , vous pouvez très facilement transférer la variable entre les threads en utilisant tf.app.flags . Voir this pour une utilisation ultérieure de tf.app.flags .

Question

Je lis quelques exemples de codes dans Tensorflow, j'ai trouvé le code suivant

flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.')
flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.')
flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.')
flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.')
flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, 'Batch size.  '
                 'Must divide evenly into the dataset sizes.')
flags.DEFINE_string('train_dir', 'data', 'Directory to put the training data.')
flags.DEFINE_boolean('fake_data', False, 'If true, uses fake data '
                 'for unit testing.')

dans tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py

Mais je ne trouve aucun document sur cette utilisation de tf.app.flags .

Et j'ai trouvé que l'implémentation de ces flags est dans le tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_flags.py

De toute évidence, ce tf.app.flags est en quelque sorte utilisé pour configurer un réseau, alors pourquoi n'est-il pas dans les documents de l'API? Quelqu'un peut-il expliquer ce qui se passe ici?




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