python和tensorflow处理命令行参数的方法

2022-09-04 22:24:10 浏览数 (1)

1.使用optparse模块

Python 有两个内建的模块用于处理命令行参数：一个是 getopt，《Deep in python》一书中也有提到，只能简单处理 命令行参数；另一个是 optparse，它功能强大，而且易于使用，可以方便地生成标准的、符合Unix/Posix/DOS 规范的命令行说明。optpars是python中用来处理命令行参数的模块，可以自动生成程序的帮助信息，功能强大，易于使用，可以方便的生成标准的，符合Unix/Posix 规范的命令行说明。使用add_option()来加入选项，使用parse_args()来解析命令行。

add_option()中参数

第一个参数表示option的缩写，以单个中划线引导，例如-f、-d，只能用单个字母，可以使用大写；

第二个参数表示option的全拼，以两个中划线引导，例如--file、--Opencv_version；

第一第二个参数可以单独使用，也可以同时使用，但必须保证有其中一个；

从第三个参数开始是命名参数，是可选参数，常用的几个：

type=表示输入命令行参数的值的类型，默认为string，可以指定为string, int, choice, float，complex其中一种；

default=表示命令参数的默认值；

metavar=显示到帮助文档中用来提示用户输入期望的命令参数；

dest=指定参数在options对象中成员的名称，如果没有指定dest参数，将用命令行参数名来对options对象的值进行取；

help=显示在帮助文档中的信息；

解析命令行

代码语言：javascript复制
(options, args) = parse.parse_args()

或在main(argv)函数里：

代码语言：javascript复制
(options, args) = parser.parse_args(argv)

options，是一个对象（optpars.Values），保存有命令行参数值。通过命令行参数名，如 file，访问其对应的值： options.file ；

args，是一个由positional arguments组成的列表；

例：

test.py

代码语言：javascript复制
import sys
from optparse import OptionParser
     
parser = OptionParser()
     
parser.add_option('-f','--file',type=str,default='./image',help='file path of images',dest='file_path')

parser.add_option('--weights','-w',type=str,default='./weights_saved',help="file location of the trained network weights")

parser.add_option('--iterations','-i',type=int,default=10000,help='iteration time of CRNN Net')

parser.add_option('--gpu','-g',type=int,default=0,help="gpu id")
     
     
def main(argv):
    (options, args) = parser.parse_args()
    (options, args) = parser.parse_args(argv)   # both OK
     
    print('file path of images:  '   options.file_path)
    print("file location of the trained network weights:  "   options.weights)
    print('iteration time of CRNN Net:  '   str(options.iterations)
    print('gpu id:  '   str(options.gpu)
     
     
if __name__ == '__main__':
   main(sys.argv)

查看帮助文档：

代码语言：javascript复制
python test.py -h

显示：

输入命令行参数：

代码语言：javascript复制
python test.py -f ../tensorflow/train_image -w ../tensorflow/weights -i 5000 -g 2

输出：

2.使用tensorflow中的tf.app.flags.FLAGS模块

tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数，相当于对python中的命令行参数模块optpars做了一层封装。

例：

代码语言：javascript复制
#coding:utf-8
 
# 学习使用 tf.app.flags 使用全局变量
# 可以再命令行中运行也是比较方便，如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默认程序里面设置的默认设置
# 若 python app_flags.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100
#    --embedding_size 100 --learning_rate 0.05  代码再执行的时候将会按照上面的参数来运行程序
 
import tensorflow as tf
 
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
 
# tf.app.flags.DEFINE_string("param_name", "default_val", "description")
tf.app.flags.DEFINE_string("train_data_path", "/home/yongcai/chinese_fenci/train.txt", "training data dir")
tf.app.flags.DEFINE_string("log_dir", "./logs", " the log dir")
tf.app.flags.DEFINE_integer("max_sentence_len", 80, "max num of tokens per query")
tf.app.flags.DEFINE_integer("embedding_size", 50, "embedding size") 
tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.001, "learning rate")
 
 
def main(unused_argv):
    train_data_path = FLAGS.train_data_path
    print("train_data_path", train_data_path)
    max_sentence_len = FLAGS.max_sentence_len
    print("max_sentence_len", max_sentence_len)
    embdeeing_size = FLAGS.embedding_size
    print("embedding_size", embdeeing_size)
    abc = tf.add(max_sentence_len, embdeeing_size)
 
    init = tf.global_variables_initializer()
 
    #with tf.Session() as sess:
        #sess.run(init)
        #print("abc", sess.run(abc))
 
    sv = tf.train.Supervisor(logdir=FLAGS.log_dir, init_op=init)
    with sv.managed_session() as sess:
        print("abc:", sess.run(abc))
 
        # sv.saver.save(sess, "/home/yongcai/tmp/")
 
 
# 使用这种方式保证了，如果此文件被其他文件 import的时候，不会执行main 函数
if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()   # 解析命令行参数，调用main 函数 main(sys.argv)

输出：

可以根据需求对参数进行修改：

代码语言：javascript复制
python test.py --train_data_path <绝对路径 train.txt> --max_sentence_len 100 --embedding_size 100 --learning_rate 0.05

可以看到参数已经改变，如果这样调用：

代码语言：javascript复制
python test.py

则会执行程序时会自动调用程序中default中的参数。

解释

和optpars中的参数类型类似是通过参数 “type=xxx” 定义的，tf中每个合法类型都有对应的 “DEFINE_xxx”函数。常用：

  • tf.app.flags.DEFINE_string() ：定义一个用于接收string类型数值的变量;
  • tf.app.flags.DEFINE_integer() : 定义一个用于接收int类型数值的变量;
  • tf.app.flags.DEFINE_float() ： 定义一个用于接收float类型数值的变量;
  • tf.app.flags.DEFINE_boolean() : 定义一个用于接收bool类型数值的变量;

“DEFINE_xxx”函数带3个参数，分别是变量名称，默认值，用法描述，例如：

代码语言：javascript复制
tf.app.flags.DEFINE_string('ckpt_path', 'model/model.ckpt-100000', '''Checkpoint directory to restore''')

下面给一个完整的例子 

定义一个名称是 "ckpt_path" 的变量，默认值是 ckpt_path = 'model/model.ckpt-100000'，描述信息表明这是一个用于保存节点信息的路径。

代码语言：javascript复制
# -*- coding=utf-8 -*-
import tensorflow  as tf
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_string('ckpt_path', 'model/model.ckpt-100000', '''模型保存路径''')
tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate',0.0001,'''初始学习率''')
tf.app.flags.DEFINE_integer('train_steps', 50000, '''总的训练轮数''')
tf.app.flags.DEFINE_boolean('is_use_gpu', False, '''是否使用GPU''')
print('模型保存路径： {}'.format(FLAGS.ckpt_path))
print('初始学习率： {}'.format(FLAGS.learning_rate))
print('总的训练次数： {}'.format(FLAGS.train_steps))
print('是否使用GPU： {}'.format(FLAGS.is_use_gpu))

按默认执行结果如下：

重新设定默认值，并运行结果如下：

python unix

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