指明函数的入口，即从哪里执行函数。 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() ...

在很多TensorFlow公布的Demo中，都有这样的代码存在，如下，这是干什么的呢？ 我们来看一下源代码： 处理flag解析，然后执行main函数，那么flag解析是什么意思呢？诸如这样的： ...

tensorflow的代码中，常常会有tf.app.run()作为入口的写法，如下： 好的，那我们就进入tf.app.run()这个函数里康康到底是什么样子的。 从这里看，应该是输入一个函数对象作为参数，用于程序的运行，如果没输入函数就使用默认的_sys.modules['main ...

tf.app.flags.DEFINE_xxx()就是添加命令行的optional argument（可选参数），而tf.app.flags.FLAGS可以从对应的命令行参数取出参数。举例如下： 在命令行运行后如下： 因为没有给可选参数赋值，所以输出默认值。 给可选参数 ...

很多时候在运行python代码的时候我们需要从外部定义参数，从而避免每次都需要改动代码。所以一般我们都会使用 argparse 这个库。其实TensorFlow也提供了这个功能，那就是 tf.app.flags 。 使用方法很简单 上面给出的是定义一个bool变量，第一个参数是指参数 ...

以下为tf.Session().run 说明，其接受的fetches参数可以有多种类型。 下例中可以看到，当以列表作为参数，运算中有赋值时，大多数时候返回的是旧值，偶尔返回新值。 分开则不会。 表明列表中的运算是独立并行的。 ...

当我们训练自己的神经网络的时候，无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，这行代码的官方解释是 初始化模型的参数。那么，它到底做了些什么？ 一步步看源代码：（代码在后面 ...

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse tf.app.flags 下面介绍 ...