あなたはPythonスクリプトを実行すると、たとえば、いくつかのパラメータを渡す必要がある場合、gpusおよびbatch_size3通りの方法で使用することができます。
Pythonのscript.py 0,1,2 10 パイソンscript.py -gpus = 0,1,2 --batchサイズ= 10 パイソンscript.py -gpus = 0,1,2 --batch_size = 10
これら三つの異なる分析方法のフォーマットパラメータは、それぞれ対応するsys.argv、argparse、 tf.app.run， 2である官能基を有するパイソン、あるtensorflow提供するための便利な方法。
1.sys.argv
sys
モジュールは、例えば、Pythonインタプリタに関連するデータをカプセル化する非常に一般的なモジュールであり、
sys.modules
ロードされたモジュール情報の全て有し
sys.path
ている
PYTHONPATH
コンテンツを、そして
sys.argv
その後、入力データパラメータをカプセル化します。
使用
sys.argv
パラメトリック以下を含む上記第一のコマンドを受信：
インポートSYS のGPU = sys.argvの[1 ] ＃1 のGPU = [INT（gpus.split（ ''））] BATCH_SIZE = sys.argvの[2 ] プリント（GPUの） プリント（BATCH_SIZE）
2.argparse
インポートargparse パーサ（説明= = argparse.ArgumentParser ' このスクリプトのマニュアル' ） parser.add_argument（" --gpus "、タイプ= STR、デフォルト= " 0 " ） parser.add_argument（" --batchサイズ"、型=整数、デフォルト= 32 ） 引数 = parser.parse_args（） プリント（args.gpus） プリント（args.batch_size）
python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10
で
--batch-size
、自動的に解析されます
batch_size
。
parser.add_argument
メソッドの
type
パラメータは、理論的に正当な任意のタイプとすることができるが、形式にはいくつかの引数には、このようなリストとしてあまりにも面倒、とても一般的な使用であり
bool
、
int
、
str
、
float
ライン上のこれらの基本的なタイプより複雑なニーズをすることができ
str
渡され、その後、手動で解決します。
bool
解析の特別な種類、任意の着信値に解析される
True
ヌルとして渡された場合、
False
3.tf.app.run
インポートTFとしてtensorflow tf.app.flags.DEFINE_string（' のGPU '、なし、' 使用するためのGPU ' ） tf.app.flags.DEFINE_integer（' BATCH_SIZE '、5 ' バッチサイズ' ） FLAGSの =のtf.app.flags .FLAGS デフメイン（_）： プリント（FLAGS.gpus） プリント（FLAGS.batch_size） の場合 __name__ == " __main__ " ： tf.app.run（）
注意すべき点がいくつかあります。
tensorflowのみ、次のメソッドを提供します。
tf.app.flags.DEFINE_string、、、それぞれ4つの方法、、、、引数の型。ここで、より厳しい解決、着信1に解析されるであろう任意の残りの値に解析され、。
tf.app.flags.DEFINE_integer
tf.app.flags.DEFINE_boolean
tf.app.flags.DEFINE_floatstrintboolfloatboolTrueFalse
スクリプトを受信するには、パラメータを定義する必要があるmainメソッドを：def main(_):このパラメータは、一般的により少ないと、スクリプトの名前で渡され、受信機は強調しました。
ではbatch_size例えばパラメータ、名前は、このパラメータが渡されたときに使用される--batch_size、すなわち、ないに下線とargparse同じ下線することを決議しました。
tf.app.run()エントランスには、スクリプトを見つけると、実行されるmain方法を。唯一の実行中にtf.app.run()、その後から順FLAGS削除パラメータ。
その署名を見てから、それはまた、独自のメソッドを指定することができます実行する必要が、必ずしも呼ばれなければなりませんmain。
