Question

在misc_fun.py文件中定义了以下标志，以包含计算机和目录信息：

import tensorflow as tf
flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
# definitions
flags.DEFINE_string(
    'DEFAULT_IN',
    '~/PycharmProjects/myNN/Data/',
    """Default input folder.""")
...

它在TensorFlow 1.0 - 1.4版本（使用Pycharm）中运行良好。更新到TensorFlow 1.5.-rc0后，发生以下错误：

用法：

from misc_fun import FLAGS
FLAGS.DEFAULT_IN = FLAGS.DEFAULT_DOWNLOAD  # change default input folder

错误：

UnparsedFlagAccessError: Trying to access flag --DEFAULT_DOWNLOAD before flags were parsed.

然而print(FLAGS)工作正常，这给出了：

misc_fun:
  --DEFAULT_DOWNLOAD: default download folder for large datasets.
    (default: '/home/username/Downloads/Data/')
  --DEFAULT_IN: default input folder.
    (default: '~/PycharmProjects/myNN/Data/')
...

我尝试FLAGS = flags.FLAGS(sys.argv)，导致以下错误：

UnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f'

虽然有一个使用类对象的解决方法，但我想知道这里可能出现什么问题。

Answer 1

使用1.5.0-rc0时，Tensorflow维护人员已将tf.app.flags从abseil切换到flags模块。不幸的是，它与先前的实现不是100％API兼容。我用

之类的东西解决了你的问题

remaining_args = FLAGS([sys.argv[0]] + [flag for flag in sys.argv if flag.startswith("--")])
assert(remaining_args == [sys.argv[0]])

在第一次访问FLAGS对象之前

。

Answer 2

我尝试在下面添加以下行。

tf.app.flags.DEFINE_string（'f'，''，'内核'）

此解决方案与其他解决方案的不同之处在于它简单易用。您只需要将此添加到代码中，就不会更改您的系统。请让我知道该解决方案是否有助于解决其他人的问题。

此解决方案的参考来自一个中文网站：https://blog.csdn.net/qq_39956625/article/details/80500291

Answer 3

或者，您可以使用FLAGS(sys.argv, known_only=True)来解析所有相关标志（使用tf.app.flags.DEFINE_xxx定义的标志）。这将释放任何其他未知的args。如果您有一些与TF无关的命令行参数，则非常有用。

TensorFlow 1.5.0-rc0：使用`tf.app.flags`时出错

3 个答案: