python脚本运行命令(python安装后使用方法)
如果在运行脚本时需要传入一些参数,例如gpus与batch_size,可以使用如下三种方式。
这三种格式对应不同的参数解析方式,分别为sys.argv、argparse、 tf.app.run, 前两者是python自带的功能,后者是tensorflow提供的便捷方式。
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1.sys.argv
sys模块是很常用的模块, 它封装了与python解释器相关的数据,例如sys.modules里面有已经加载了的所有模块信息,sys.path里面是PYTHONPATH的内容,而sys.argv则封装了传入的参数数据。
使用sys.argv接收上面第一个命令中包含的参数方式如下:
2.argparse
需要注意的是,脚本运行命令python script.py -gpus=0,1,2 –batch-size=10中的–batch-size会被自动解析成batch_size.
parser.add_argument方法的type参数理论上可以是任何合法的类型, 但有些参数传入格式比较麻烦,例如list,所以一般使用bool, int, str, float这些基本类型就行了,更复杂的需求可以通过str传入,然后手动解析。bool类型的解析比较特殊,传入任何值都会被解析成True,传入空值时才为False
3.tf.app.run
有几点需要注意:
tensorflow只提供以下几种方法:
tf.app.flags.DEFINE_string,tf.app.flags.DEFINE_integer,tf.app.flags.DEFINE_boolean,
tf.app.flags.DEFINE_float 四种方法,分别对应str, int,bool,float类型的参数。这里对bool的解析比较严格,传入1会被解析成True,其余任何值都会被解析成False。
脚本中需要定义一个接收一个参数的main方法:def main(_):,这个传入的参数是脚本名,一般用不到, 所以用下划线接收。
以batch_size参数为例,传入这个参数时使用的名称为–batch_size,也就是说,中划线不会像在argparse 中一样被解析成下划线。
tf.app.run()会寻找并执行入口脚本的main方法。也只有在执行了tf.app.run()之后才能从FLAGS中取出参数。
从它的签名来看,它也是可以自己指定需要执行的方法的,不一定非得叫main:
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