如何在TensorFlow中使用「FLAGS」（命令行開關）？

我想在我的應用程序中設置自定義批量大小。如何在TensorFlow中使用「FLAGS」（命令行開關）？

如果我把下面的代碼到我的應用程序

tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 128, 
          """Number of images to process in a batch.""")

它說以下錯誤

argparse.ArgumentError: argument --batch_size: conflicting option string(s): --batch_size

，如果我刪除了這一說法，但發誓：

usage: <myscript> [-h] [--batch_size BATCH_SIZE] [--data_dir DATA_DIR] 
         [--checkpoint_dir CHECKPOINT_DIR]

在使用FLAGS.batch_size的行。

myscript是我的腳本的名稱，我沒有在任何地方寫這個消息，也沒有期望這些命令行開關。看起來像TF使用一些Python開關解析庫，並以某種方式期待這些開關。如何避免這種情況並期望自定義開關？

如何硬編碼自定義batch_size？

UPDATE

我的命令行如下：

myscript image1.png image2.png image3.png

的PNG從CIFAR數據庫我想在命令行識別圖像。這是我希望的命令行，我不希望它包含「usage」輸出中列出的選項。

來源

2016-02-06 Dims

您可以添加用於運行腳本的命令行嗎？ – Farseer

我希望處理的圖像PNG文件列表。這就是我想要的，我不想從命令行設置'batch_size'。 – Dims

從您的更新中，聽起來好像根本不想使用FLAGS模塊。如果你看一個節目像cifar10_train.py，你會看到下面的near the bottom of the script：

def main(argv=None): # pylint: disable=unused-argument 
    # ... 

if __name__ == '__main__': 
    tf.app.run()

的tf.app.run()調用是有點樣板的是確保任何標誌被解析，然後調用main()功能在同一模塊中。請注意，main()有一個argv參數。這將填充你的程序的其餘參數：在你的例子中，它將是一個列表["image1.png", "image2.png", "image3.png"]。因此，您可以簡單地將您的main()函數寫成類似於：

def main(argv=None): 
    if argv: 
    for filename in argv: 
     run_inference_on_file(filename)

來源

2016-02-06 18:34:16 mrry

爲什麼TensorFlow有一個標誌包裝器/庫，如果python已經有一個工作正常？ –

在包含FLAGS的文檔中是否有任何地方？ – charlesreid1

我懷疑你正在導入cifar10.py已經定義了batch_size標誌，並且錯誤是由於你試圖重新定義一個同名的標誌。如果您正在導入cifar10，則可以簡單地在命令行中使用--batch_size，並在代碼中使用FLAGS.batch_size。

來源

2016-02-06 17:30:17 keveman

爲什麼它沒有定義呢？ – Dims

如何在TensorFlow中使用「FLAGS」（命令行開關）？

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