我是python&的新手tensorFlow,我在tensorFlow文档中关注this MNIST tutorial。
在第一位,我不知道FLAGS = None在这里做什么。我在谷歌搜索,然后回来了。这似乎对其他人来说太明显了?
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import argparse
import sys
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
FLAGS = None
def main(_):
# Import data
mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)
那么什么是FLAGS以及如何使用它? 例如,FLAGS.data_dir
任何帮助将不胜感激!
答案 0 :(得分:4)
这是您正在查看的完整代码:我将解释:
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import argparse
import sys
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
FLAGS = None #Adds a default value to FLAGS
def main(_): #Everything inside the function is not checked until it's called
mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True) #FLAGS is not None anymore because it got changed below
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(x, W) + b
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
# Train
for _ in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# Test trained model
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
y_: mnist.test.labels}))
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data',
help='Directory for storing input data')
FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() #Here it changed the value of FLAGS to the first thing returned from parser.parse_known_args()
tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) #runs the app (calling main)
发生的事情是FLAGS在这里发生了变化:
FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
答案 1 :(得分:3)
初始化FLAGS=None
只是初始化全局常量的一种方法。如果保留原样,则会在main
中引发错误,因为None
没有任何属性。
但如果通过argparse
parser
设置,如更全面的示例所示,它是一个具有各种属性的简单对象。 main
假设其中一个属性称为data_dir
。
如果在
之后FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
print(FLAGS)
您应该看到Namespace(data_dir='a directory', ....)
,其中data_dir
的值是从命令行解析的。