指明函數的入口，即從哪里執行函數。 如果你的代碼中的入口函數不叫main()，而是一個其他名字的函數，如test()，則你應該這樣寫入口tf.app.run(test()) 如果你的代碼中的入口函數叫main()，則你就可以把入口寫成tf.app.run() ...

在很多TensorFlow公布的Demo中，都有這樣的代碼存在，如下，這是干什么的呢？ 我們來看一下源代碼： 處理flag解析，然后執行main函數，那么flag解析是什么意思呢？諸如這樣的： ...

tensorflow的代碼中，常常會有tf.app.run()作為入口的寫法，如下： 好的，那我們就進入tf.app.run()這個函數里康康到底是什么樣子的。 從這里看，應該是輸入一個函數對象作為參數，用於程序的運行，如果沒輸入函數就使用默認的_sys.modules['main ...

tf.app.flags.DEFINE_xxx()就是添加命令行的optional argument（可選參數），而tf.app.flags.FLAGS可以從對應的命令行參數取出參數。舉例如下： 在命令行運行后如下： 因為沒有給可選參數賦值，所以輸出默認值。 給可選參數 ...

很多時候在運行python代碼的時候我們需要從外部定義參數，從而避免每次都需要改動代碼。所以一般我們都會使用 argparse 這個庫。其實TensorFlow也提供了這個功能，那就是 tf.app.flags 。 使用方法很簡單 上面給出的是定義一個bool變量，第一個參數是指參數 ...

以下為tf.Session().run 說明，其接受的fetches參數可以有多種類型。 下例中可以看到，當以列表作為參數，運算中有賦值時，大多數時候返回的是舊值，偶爾返回新值。 分開則不會。 表明列表中的運算是獨立並行的。 ...

當我們訓練自己的神經網絡的時候，無一例外的就是都會加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ，這行代碼的官方解釋是 初始化模型的參數。那么，它到底做了些什么？ 一步步看源代碼：（代碼在后面 ...

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