如果在執行python指令碼時需要傳入一些引數，例如gpus與batch_size，可以使用如下三種方式。

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

這三種格式對應不同的引數解析方式，分別為sys.argv, argparse, tf.app.run, 前兩者是python自帶的功能，最後一個是tensorflow提供的便捷方式(只是在命令列執行時看上去跟第二個相同，原始碼部分的區別見下)。

sys.argv

sys模組是很常用的模組， 它封裝了與python直譯器相關的資料，例如sys.modules裡面有已經載入了的所有模組資訊，

sys.path裡面是PYTHONPATH的內容，而sys.argv則封裝了傳入的引數資料。

使用sys.argv接收上面第一個命令中包含的引數方式如下：

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

執行結果：

D:\projects\Pycharm Projects\some-toys\something_else>python argv_test.py 1,0,2 10
1,0,2 <class 'str'>
10 <class 'str'>

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, type(args.gpus))
print(args.batch_size, type(args.batch_size))

執行結果：

D:\projects\Pycharm Projects\some-toys\something_else>python argv_test.py --gpus=0,1,2 --batch-size=20
0,1,2 <class 'str'>
20 <class 'int'>

需要注意的是，指令碼執行命令python script.py --gpus=0,1,2 --batch-size=10中的batch-size會被自動解析成batch_size.
parser.add_argument 方法的type引數理論上可以是任何合法的型別， 但有些引數傳入格式比較麻煩，例如list，所以一般使用bool, int, str, float這些基本型別就行了，更復雜的需求可以通過str傳入，然後手動解析。bool型別的解析比較特殊，傳入任何值都會被解析成True，傳入空值時才為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=什麼都不寫False

通過這個方法還能指定命令的幫助資訊。具體請看API文件：https://docs.python.org/2/library/argparse.html

tf.app.run

tensorflow也提供了一種方便的解析方式。

指令碼的執行命令為：

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

對應的python程式碼為：

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.FLAGS

def main(_):
  print FLAGS.gpus
  print FLAGS.batch_size

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

有幾點需要注意：

tensorflow只提供以下幾種方法：

• tf.app.flags.DEFINE_string，
• tf.app.flags.DEFINE_integer,
• tf.app.flags.DEFINE_boolean,
• tf.app.flags.DEFINE_float

四種方法，分別對應str, int,bool,float型別的引數。這裡對bool的解析比較嚴格，傳入1會被解析成True，其餘任何值都會被解析成False。

指令碼中需要定義一個接收一個引數的main方法：def main(_):，這個傳入的引數是指令碼名，一般用不到， 所以用下劃線接收。
以batch_size引數為例，傳入這個引數時使用的名稱為--batch_size，也就是說，中劃線不會像在argparse 中一樣被解析成下劃線。

tf.app.run()會尋找並執行入口指令碼的main方法。也只有在執行了tf.app.run()之後才能從FLAGS中取出引數。

從它的簽名來看，它也是可以自己指定需要執行的方法的，不一定非得叫main：

run(
  main=None,
  argv=None
)

tf.app.flags只是對argpars的簡單封裝。程式碼見

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/python/platform/flags.py

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援碼農教程。