TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块

TensorFlow 中的 tf.app.flags 命令行参数解析模块是 Tensorflow 中一个非常有用的模块，其主要功能是用于命令行参数的解析和管理。

1. tf.app.flags 命令行参数解析模块的使用

在使用 tf.app.flags 模块之前，需要先引入 argparse 模块以及 import tensorflow as tf，然后在定义参数时，可以使用 tf.app.flags 自带的函数来定义参数。

示例如下：

import argparse
import tensorflow as tf

FLAGS = None
parser = argparse.ArgumentParser()
# 添加命令行参数并指定默认值
parser.add_argument('--learning_rate', type=float, default=0.01, help='Initial learning rate.')
parser.add_argument('--max_steps', type=int, default=2000, help='Number of steps to run trainer.')
parser.add_argument('--hidden1', type=int, default=128, help='Number of units in hidden layer 1.')
parser.add_argument('--hidden2', type=int, default=32, help='Number of units in hidden layer 2.')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=100, help='Batch size.  Must divide evenly into the dataset sizes.')
parser.add_argument('--train_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data', help='Directory to put the training data.')
FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()

以上代码中，定义了训练神经网络的各种参数及其默认值。其中 argparse.ArgumentParser() 是使用 argparse 模块来解析命令行参数的类，FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() 是使用 tf.app.flags 模块解析并读取参数的语句。通过这种方式，可以通过命令行传递参数来修改参数的值。FLAGS.learning_rate 就表示学习率。

2. tf.app.flags 模块示例

下面是一个简单的示例，使用 tf.app.flags 模块来定义并且使用命令行传递参数修改参数的值：

import tensorflow as tf

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string('name', 'zhangsan', 'name of someone')
tf.app.flags.DEFINE_integer('age', 20, 'age of someone')

print(FLAGS.name)
print(FLAGS.age)

运行命令 python test.py --name="lisi" --age=22 可以修改参数 Flags：FLAGS.name = 'lisi'；FLAGS.age = '22'.

3. 使用dict参数配置文件替代tf.app.flags

tf.app.flags 命令行参数解析模块虽然方便好用，但参数量过多时，FLAGS的引用变得极其复杂，不太美观，不便于维护，因此一般把需要用到的参数放在dict参数配置文件里进行管理。

示例代码如下：

from pathlib import Path
import yaml

work_path = Path.cwd()
config_file = str(work_path / 'config' / 'config.yaml')

with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    cfgs = yaml.safe_load(f)

max_steps = cfgs['max_steps'] if 'max_steps' in cfgs else 2000
learning_rate = cfgs['keep_prob'] if 'keep_prob' in cfgs else 0.01

在配置文件config.yaml中定义好需要使用的参数及其默认值，然后在代码中读取这些参数并赋值给对应的变量即可轻松完成参数统一管理。