[tf]中的tf.flags

用来读取命令行参数的，是一个包装后的argparser,只要引入了

import tensorflow as tf
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.')

简化形式来写

flags = tf.app.flags
F = flags.FLAGS
fint = flags.DEFINE_integer
fstr = flags.DEFINE_string
fbool = flags.DEFINE_bool
ffloat = flags.DEFINE_float

小实验

• 在a.py里面的数据flag，b.pyimport a.py以后就将a和b中的flags融合了，此时不允许a和b中的flags有重复的命名，而且，python a.py --bb也可以在b和a中都使用bb这个原来在b中定义的flags，但是如果a.py中没有import c那么a.py与c.py中的flags没有进行融合，所以也不能使用。