tensorflow学习：tf.app.run()函数

tensorflow中的tf.app.run()函数

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# 省略import

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

tf.app.run() 是函数入口，类似于c++中的main()

根据run(）函数的源码描述，一般来说，运行一个程序是需要main函数作为入口的，同时都附带了参数argv是用来接收用户输入的，而在tensorflow这里，tf.app.run() 就相当于这个main() 函数，而且还能解析参数。附上run() 函数的源码

def run(main=None, argv=None):
  """Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list."""
  f = flags.FLAGS

  # Extract the args from the optional `argv` list.
  args = argv[1:] if argv else None

  # Parse the known flags from that list, or from the command
  # line otherwise.
  # pylint: disable=protected-access
  flags_passthrough = f._parse_flags(args=args)
  # pylint: enable=protected-access

  main = main or _sys.modules['__main__'].main

  # Call the main function, passing through any arguments
  # to the final program.
  _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))


_allowed_symbols = [
    'run',
    # Allowed submodule.
    'flags',
]

remove_undocumented(__name__, _allowed_symbols)

运作机制

run() 函数的运作计制是：先加载flags的参数项，然后执行main() 函数，其中参数使用tf.app.flags.FLAGS定义。
那么，flags如何定义参数？
附上tensorflow的flags参数定义方式

import tensorflow as tf

# 定义参数
#  第一个是参数名称，   第二个参数是默认值，   第三个是参数描述
tf.app.flags.DEFINE_string('string', 'myname', 'The type of  myname is string')
tf.app.flags.DEFINE_integer('image_size', 32, 'The size of image')

FLAGS = tf.app.flags.FlAGS

# 定义主函数
# 需要传递参数
def main(argv):
	print('string: ', FLAGS.string)
	print('image_size: ' , FLAGS.image_size)


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

主函数中run会调用main，并传递刚才定义的参数，所以main函数中需要设置参数位置。

有两种情况需要说明：

• 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test)
• 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()

文章引用
参考文章1

参考2