[乾貨|實踐] Tensorflow學習 - 使用flags定義命令行參數

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學習目的：深度學習神經網路往往有過多的Hyperparameter需要調優，優化演算法、學習率、卷積核尺寸等很多參數都需要不斷調整，使用命令行參數是非常方便的。有兩種實現方式，一是利用python的argparse包，二是調用tensorflow自帶的app.flags實現。

利用tf.app.flags組件

tf定義了tf.app.flags，用於接受命令行傳遞參數，相當於接受argv。首先調用自帶的DEFINE_string，DEFINE_boolean DEFINE_integer, DEFINE_float設置不同類型的命令行參數及其默認值。當然，也可以在終端用命令行參數修改這些默認值。

其中參數描述為：

第一個參數第二個參數第三個參數參數名稱默認值參數描述

import tensorflow as tfnnflags = tf.app.flagsn############################n# hyper parameters #n############################nn# For separate margin lossnflags.DEFINE_float(m_plus, 0.9, the parameter of m plus)nflags.DEFINE_float(m_minus, 0.1, the parameter of m minus)nflags.DEFINE_float(lambda_val, 0.5, down weight of the loss for absent digit classes)nFLAGS = tf.app.flags.FLAGSnndef main(_):n print(FLAGS.m_plus)n print(FLAGS.m_minus)n print(lambda_val)nif __name__ == __main__:n tf.app.run() #執行main函數 n

執行：

root:~/Tensorflowexample$ python flags_example.py n0.9n0.1n0.5nroot:~/Tensorflowexample$ python flags_example.pynroot:~/Tensorflowexample$ python flags_example.py --m_plus 1.0 --m_minus 0.2 --lambad_val 0.9n1.0n0.2n0.5n

利用python的argparse包

argparse是python的命令行解析工具，或者說可以在python代碼中調用shell的一些命令，從而簡化和系統命令之間的交互。tensorflow的一些例子中用argparse來定義一些默認命令，通常是全局變數，也是用作和系統命令之間交互的全局設置。詳細介紹參考The Python Standard Library中argparse介紹具體編程時，argparse包的使用方法如下：

1，導入argparse模塊

import argparsen

2. 創建解析器對象ArgumentParser，可以添加參數

parser=argparse.ArgumentParser(description="This is a example program ")n

3. add_argument()方法，用來指定程序需要接受的命令參數

parser.add_argument("--echo",type=str,default=hi,dest=m,help="echo the string you use here")nparser.add_argument("--square",type=int,default= 9 ,dest=n,help="display a square of a given number")nargs = parser.parse_args()n

定位參數：

parser.add_argument("echo",help="echo the string")n

可選參數：在執行程序的時候，定位參數必選，可選參數可選。

add_argument()常用的參數：

dest：如果提供dest，例如dest="a"，那麼可以通過args.a訪問該參數

print(args.m)nprint(args.n)n

default：設置參數的默認值 action：參數觸發的動作 store：保存參數，默認 store_const：保存一個被定義為參數規格一部分的值（常量），而不是一個來自參數解析而來的值。 store_ture/store_false：保存相應的布爾值 append：將值保存在一個列表中。 append_const：將一個定義在參數規格中的值（常量）保存在一個列表中。
count：參數出現的次數

parser.add_argument("-v", "--verbosity", action="count", default=0, help="increase output verbosity")

version：列印程序版本信息 type：把從命令行輸入的結果轉成設置的類型 choice：允許的參數值n

parser.add_argument("-v", "--verbosity", type=int, choices=[0, 1, 2], help="increase output verbosity")

help：參數命令的介紹n

常式完整代碼如下

import argparsennparser = argparse.ArgumentParser()nparser.add_argument("--echo",type=str,default=hi,dest=m,help="echo the string you use here")nparser.add_argument("--square",type=int,default= 9 ,dest=n,help="display a square of a given number")nargs = parser.parse_args()nnprint(args.m)nprint(args.n)n

執行：

root:~/Tensorflowexample$ python argparse_example.pynhin9nroot:~/Tensorflowexample$ python argparse_example.py --echo hello --square 4nhellon4n

參考：https://www.jianshu.com/p/b8b09084bd1a