三种常用的方式

如果在运行python脚本时需要传入一些参数，例如gpus与batch_size，可以使用如下三种方式。

python script.py 0,1,2 10

python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10

python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10

这三种格式对应不同的参数解析方式，分别为sys.argv, argparse, tf.app.run, 前两者是python自带的功能，后者是tensorflow提供的便捷方式。

sys.argv

sys模块是很常用的模块， 它封装了与python解释器相关的数据，例如sys.modules里面有已经加载了的所有模块信息，sys.path里面是PYTHONPATH的内容，而sys.argv则封装了传入的参数数据。 

使用sys.argv接收上面第一个命令中包含的参数方式如下：

import sys gpus = sys.argv[1] #gpus = [int(gpus.split(','))] batch_size = sys.argv[2]print gpusprint batch_size

argparse

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this script')

parser.add_argument('--gpus', type=str, default = None)

parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32) args = parser.parse_args() print args.gpus print args.batch_size

需要注意的是，脚本运行命令python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10中的--batch-size会被自动解析成batch_size. 

parser.add_argument 方法的type参数理论上可以是任何合法的类型， 但有些参数传入格式比较麻烦，例如list，所以一般使用bool, int, str, float这些基本类型就行了，更复杂的需求可以通过str传入，然后手动解析。bool类型的解析比较特殊，传入任何值都会被解析成True，传入空值时才为False

python script.py --bool-val=0 # args.bool_val=True

python script.py --bool-val=False # args.bool_val=True

python script.py --bool-val=     # args.bool_val=什么都不写False

tf.app.run

tensorflow也提供了一种方便的解析方式。 

脚本的执行命令为：

python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10

对应的python代码为：

import tensorflow as tf tf.app.flags.DEFINE_string('gpus', None, 'gpus to use') tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 5, 'batch size') FLAGS = tf.app.flags.FLAGSdef main(_):    print FLAGS.gpus      

   print FLAGS.batch_size

if __name__=="__main__":    tf.app.run()

有几点需要注意：

  1. tensorflow只提供以下几种方法： 

    tf.app.flags.DEFINE_string， 
    tf.app.flags.DEFINE_integer, 
    tf.app.flags.DEFINE_boolean, 
    tf.app.flags.DEFINE_float 四种方法，分别对应str, int,bool,float类型的参数。这里对bool的解析比较严格，传入1会被解析成True，其余任何值都会被解析成False。

  2. 脚本中需要定义一个接收一个参数的main方法：def main(_):，这个传入的参数是脚本名，一般用不到， 所以用下划线接收。

  3. 以batch_size参数为例，传入这个参数时使用的名称为--batch_size，也就是说，中划线不会像在argparse 中一样被解析成下划线。

  4. tf.app.run()会寻找并执行入口脚本的main方法。也只有在执行了tf.app.run()之后才能从FLAGS中取出参数。 

    从它的签名来看，它也是可以自己指定需要执行的方法的，不一定非得叫main：

       run(       main=None,       argv=None)

5 . tf.app.flags只是对argpars的简单封装。

本文出自https://blog.csdn.net/weixin_35653315/article/details/72886718