TensorFlow-谷歌深度学习库 命令行参数
程序的入口:
tf.app.run
tf.app.run( main=None, argv=None )
运行程序,可以提供‘main’函数以及函数参数列表。处理flag解析然后执行main函数。
什么是flag解析呢?
由于深度学习神经网络往往需要对各种Hyperparameter调优,比如学习率,卷积核参数设置等等, 这时使用命令行调参是非常方便的。
需要用到TensorFlow框架中的tf.app.flags组件
tf.app.flags组件中提供很多自带的设置不同类型命令行参数以及其默认值。比如下面这些:
tf.app.flags.DEFINE_integer
tf.app.flags.DEFINE_string
tf.app.flags.DEFINE_float
tf.app.flags.DEFINE_bool
举个最简单的例子的话是这样:
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS # 声明FLAGS对象 # Configuration (alphabetically) tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 16, "Number of samples per batch.") if __name__ == '__main__': tf.app.run()
tf.ConfigProto
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置。
它可以用来
1. 记录设备指派情况tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
是否打印设备分配日志,设置tf.ConfigProto()中参数log_device_placement = True ,会在终端打印出各项操作是在哪个设备上运行的。
tf.set_random_seed(seed)
设置图级随机seed。
依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed。 这将设置图级别的seed。
其与操作级seed的相互作用如下:
1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作。
2.如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed,以便获得唯一的随机序列。
3.如果没有设置图级seed,但是设置了操作seed:使用默认的图级seed和指定的操作seed来确定随机序列。
4.如果图级和操作seed都被设置:两个seed联合使用以确定随机序列。
http://www.cnblogs.com/antflow/p/7234144.html