python安裝後使用方法「python腳本運行命令」

如果在運行python腳本時需要傳入一些參數，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
123

這三種格式對應不同的參數解析方式，分別為sys.argv、argparse、 tf.app.run，前兩者是python自帶的功能，後者是tensorflow提供的便捷方式。

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1.sys.argv
sys模塊是很常用的模塊，它封裝了與python解釋器相關的數據，例如sys.modules裡面有已經加載了的所有模塊信息，sys.path裡面是PYTHONPATH的內容，而sys.argv則封裝了傳入的參數數據。
使用sys.argv接收上面第一個命令中包含的參數方式如下：

import sys
gpus = sys.argv[1]
#gpus = [int(gpus.split(','))]
batch_size = sys.argv[2]
print(gpus)
print(batch_size)
123456

2.argparse

import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='manual to this script')
parser.add_argument("--gpus", type=str, default="0")
parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=32)
args = parser.parse_args()
print(args.gpus)
print(args.batch_size)
1234567

需要注意的是，腳本運行命令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參數理論上可以是任何合法的類型，但有些參數傳入格式比較麻煩，例如list，所以一般使用bool, int, str, float這些基本類型就行了，更複雜的需求可以通過str傳入，然後手動解析。bool類型的解析比較特殊，傳入任何值都會被解析成True，傳入空值時才為False

3.tf.app.run

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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()
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有幾點需要注意：

tensorflow只提供以下幾種方法：