??tensorflow 定義了tf.app.flags，它是用來支持接受命令行傳遞參數，相當于接受argv，其中tf.app.flags.DEFINE_xx()用來添加命令行的optional argument（可選參數），而tf.app.flags.FLAGS可以從對應的命令行參數取出相應的參數。
看代碼：

import tensorflow as tfFLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_float('image_width', 534.8, 'input a float') tf.app.flags.DEFINE_float('image_height', 256.8, 'input a float') tf.app.flags.DEFINE_integer('image_nums', 100, 'input a int') tf.app.flags.DEFINE_boolean('Tureornot', True, 'input a bool') tf.app.flags.DEFINE_string('str', 'it is a batch', 'input a string')print(FLAGS.image_width) print(FLAGS.image_height) print(FLAGS.image_nums) print(FLAGS.Tureornot) print(FLAGS.str)

輸出結果：
?534.8
?256.8
?100
?True
?it is a batch

命令行執行示例：

?其實, 這就是對python原生命令行參數的一個封裝，我們也可以用原生的方法：
?

if __name__ == "__main__":import argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--task', type=str, default='all', help='all, necrotic, edema, enhance')args = parser.parse_args()main(args.task)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf.app.flags 定义命令行可选参数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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