FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
執行main函式之前首先進行flags的解析，也就是說TensorFlow通過設定flags來傳遞tf.app.run()所需要的引數，我們可以直接在程式執行前初始化flags，也可以在執行程式的時候設定命令列引數來達到傳參的目的。
flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('epoch_number', None, 'Number of epochs to run trainer.') flags.DEFINE_integer("thread_number", 10 , "Number of thread to read data") flags.DEFINE_string("mode", "train", "Option mode: train, train_from_scratch, inference")
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tensorflow__第一章：命令列引數的設定（flags=tf.app.flags）
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tensorflow API _ 2 (tf.app.flags.FLAGS)
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tf.app.flags和tf.app.run的使用
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【Tensorflow】tf.app.run() 與 tf.app.flags()
tf.app.flags tf.app.flags.DEFINE_XXX()用來定義引數項: import tensorflow as tf tf.app.flags.DEFINE_float(
Tensorflow 之 tf.app.flags.DEFINE_string() 和 tf.app.flags.FLAGS() 和cpu_count()
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tf.app.flags.DEFINE_string()和tf.app.flags.FLAGS
在看SSD的TensorFlow原始碼（連結點選開啟連結）時遇到了這tf.app.flags.DEFINE_string()函式和tf.app.flags.FLAGS變數，於是翻閱TensorFlow官網API結果竟然是。。。 真是相當於白說，意思還是讓我自己看原始碼。。。
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tf 中定義了 tf.app.flags.FLAGS ，用於接受從終端傳入的命令列引數，相當於對Python中的命令列引數模組optpars（參考： python中處理命令列引數的模組optpars ）
18、使用 tf.app.flags 介面定義命令列引數
一、使用 tf.app.flags 介面定義命令列引數 眾所周知，深度學習有很多的 Hyperparameter 需要調優，TensorFlow 底層使用了python-gflags專案，然後封裝成tf.app.flags介面 使用tf.app.flags介
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flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_integer('num_hidden_layers', 3, 'number of hid
tf.app.flags 定義命令列可選引數
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tf.app.flags用於傳遞tf.app.run( )所需的引數, 可檢視原始碼flags.py ，亦可理解為處理命令列引數的解析工作 。 檢視flags.py，返回的即是FLAGS。So若呼叫其中的參量，形式為flags.FLAGS.XXX 一般用到 tf.ap
tf.flags與tf.app.flags
在看了眾多關於flags與app.flags的文獻後，理解程度還是有點迷茫。1. import tensorflow as tf 2. FLAGS=tf.app.flags.FLAGS 3. tf.app.flags.DEFINE_float( 4. 'flag_float', 0.01, '
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python基礎 How does "tf.app.run()" work? answer if __name__ == "__main__": app.py cases How d
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