不使用命令行训练Tensorflow模型

我想从另一个Python脚本调用this main(_) function而不产生新的过程（以便调试更容易）。但是，该函数被编写为与命令行参数一起使用。最简洁的方式是直接从另一个函数调用该函数？不使用命令行训练Tensorflow模型

2016-02-28 Fabian

这是行吗？ 'import word2vec_optimized; word2vec_optimized.main（[“你的”，“args”，“这里”]） – Nayuki

我不认为它会起作用。主参数'_'似乎是虚拟的，并被函数忽略。 – Fabian

你是对的 - 我的不好。有趣的是，'_'也被'for'循环覆盖。 – Nayuki

您可以导入FLAGS，然后定义所需的参数（train_data，eval_data，save_path）。

In [13]: from tensorflow.models.embedding.word2vec_optimized import FLAGS 
In [14]: from tensorflow.models.embedding.word2vec_optimized import main 
In [16]: main(_) 
--train_data --eval_data and --save_path must be specified. 
An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. 
In [17]: FLAGS.train_data = "this" 
In [18]: FLAGS.eval_data = "that" 
In [19]: FLAGS.save_path = "some_path" 
In [20]: main(_) 
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 8

来源

2016-02-28 22:53:32 antikantian

谢谢。这工作。 'FLAGS'是一个静态变量，所以我需要格外小心，因为我想连续训练两个不同的模型。 – Fabian

顺便说一句，你有什么建议重置标志值（用于不同的函数调用）？ – Fabian

@Fabian我认为你可以稍后分配新的值，下一次调用main将使用新的值。但是，是否有任何理由不直接导入Word2Vec，然后初始化两个实例，直接将自己的选项传递给该类？ – antikantian

不使用命令行训练Tensorflow模型

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