Какова цель tf.app.flags в TensorFlow?

Question

Я читаю некоторые примеры кодов в Tensorflow, я нашел следующий код

flags = tf.app.flags 
FLAGS = flags.FLAGS 
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') 
flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') 
flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.') 
flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.') 
flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, 'Batch size. ' 
       'Must divide evenly into the dataset sizes.') 
flags.DEFINE_string('train_dir', 'data', 'Directory to put the training data.') 
flags.DEFINE_boolean('fake_data', False, 'If true, uses fake data ' 
       'for unit testing.') 

в tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py

Но я не могу найти какие-либо документы об этом использовании tf.app.flags.

И я обнаружил, что реализация этих флагов в tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_flags.py

Очевидно, что этот tf.app.flags каким-то образом используется для настройки сети, так почему это не в API Docs? Может ли кто-нибудь объяснить, что здесь происходит?

Answer 1

tf.app.flags модуль в настоящее время является тонкая обертка вокруг питона-GFlags, поэтому documentation for that project является лучшим ресурсом для того, как использовать его argparse, который реализует подмножество функциональности python-gflags.

Обратите внимание, что этот модуль в настоящее время упакован как удобство для написания демонстрационных приложений и не является частью публичного API, поэтому он может измениться в будущем.

Мы рекомендуем реализовать собственный анализ флагов с помощью argparse или любой другой библиотеки, которую вы предпочитаете.

EDIT: Модуль tf.app.flags не на самом деле реализуется с помощью python-gflags, но он использует подобный API.