ما الغرض من tf.app.flags في تنسرفلو TensorFlow

عامر ابراهيم · 29 أغسطس 2021

كنت أقرأ بعض الأكواد في تنسرفلو ووجدت الكود التالي:

flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.')
flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.')
flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.')
flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.')
flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, 'Batch size.  '
                 'Must divide evenly into the dataset sizes.')
flags.DEFINE_string('train_dir', 'data', 'Directory to put the training data.')
flags.DEFINE_boolean('fake_data', False, 'If true, uses fake data '
                 'for unit testing.')

في tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py لكن لم أفهم ماهي tf.app.flags ولم أجد توثيقاً عنها؟ هل لأحد أن يشرحها لي؟

Ali Haidar Ahmad · 29 أغسطس 2021

الموديول tf.app.flags هو تابع توفره Tensorflow لتنفيذ ال "command line flags" أي إشارات سطر الأوامر لكود Tensorflow الخاص بك. على سبيل المثال ، فإن الكود الذي صادفته سيقوم بما يلي:

flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.')

تحدد الوسيطة الأولى اسم العلامة flag بينما تحدد الثانية القيمة الافتراضية في حالة عدم تحديد العلامة flag أثناء تنفيذ الملف. لذلك إذا قمت بتشغيل ما يلي:

$ python fully_connected_feed.py --learning_rate 1.00

سيتم ضبط معدل التعلم على 1.00 وسيبقى 0.01 إذا لم يتم تحديد قيمة للعلم flag.
ومايزال تجريبي لذا قد لاتجد توثيقاً لذا يوصى بتنفيذ تحليل العلم "flag parsing" باستخدام argparse أو أي مكتبة أخرى تفضلها.