本文由 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ 发布时间: 2021-08-01windows执行python脚本的两种方式-win7运行python程序

假如在运作python脚本制作时必须传到一些主要参数，例如GPU和batch_size，能够应用下列三种方式。

python script.py 0,1,2 10python script.py -gpus=0,1,2 --batch-size=10python script.py -gpus=0,1,2 --batch_size=10123

三种文件格式相匹配不一样的主要参数分析方式，分别是sys.argv，argparse和tf.app.run前二种是python内置的涵数，后一种是tensorflow给予的方便快捷方法。

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1.sys.argvsys控制模块是一个十分普遍的控制模块，它封裝了与python编译器有关的数据信息。比如，sys.modules包括全部已载入的控制模块信息内容，sys.path包括PYTHONPATH內容，sys.argv封裝传到的主要参数数据信息。应用sys.argv接受上边第一个指令中包括的主要参数，如下所示所显示:

import sysgpus = sys.argv[1]#gpus = [int(gpus.split(','))]batch_size = sys.argv[2]print(gpus)print(batch_size)1234562.argparse

import argparseparser = 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

必须特别注意的是，脚本制作运行指令pythonscript.py-gpus = 0，1，2–batch-size = 10中的–batch-size将被全自动分析为batch_size.parser.add_argument方式的种类主要参数，理论上能够是一切合理合法的种类，可是有一些主要参数在文件格式中传送起來非常不便。例如list，因此一般用bool，int，str，float这种基本上种类就可以了。更繁杂的需要能够根据str传到，随后手动式剖析。布尔类型的屏幕尺寸是独特的。传到的一切值都将被分析为“真”，仅有在传到空的值时才会分析为“假”。

3.tf.app.run

'''碰到问题没有人解释？我建立了一个Python交流学习QQ群：778463939找寻有志趣相投的小伙伴们，互相帮助,群内也有非常好的学习视频实例教程和PDF电子书籍！'''import tensorflow as tftf.app.flags.DEFINE_string('gpus', None, 'gpus to use')tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 5, 'batch size')FLAGS = tf.app.flags.FLAGSdef main(_): print(FLAGS.gpus) print(FLAGS.batch_size)if ._name._=="._main._": tf.app.run()12345678910111213141516

有几个方面必须留意:

Tensorflow仅给予下列方式:

tf.app.flags.DEFINE_string，tf.app.flags.DEFINE_integer,tf.app.flags.DEFINE_boolean,

Tf.app.flags.DEFINE_float四个方式，各自相匹配str，int，bool和float种类的主要参数。这儿对bool的分析是严苛的，传到的1将被分析为True，别的一切值都将被分析为False。

在脚本制作中，您必须界定一个接受主要参数:def main(_)的main方式。传到的主要参数是脚本制作名字，一般不应用，因而它是带下横线的。

以batch_size主要参数为例子。传到此参数时采用的命名是–batch _ size。换句话说，破折号不容易像argparse那般被分析为下横线。

Tf.app.run()搜索并实行门户网脚本制作的主方式。只有在实行tf.app.run()后从FLAGS中查找主要参数。从它的签字看来，还可以特定自身要实行的方式，不一定要叫main: