tf.app.flags
首先需要说明的是tf.app.flags是TensorFlow 1.x版本中的代码，它本质上和tf.flags是等价的。为什么是等价的呢？请看代码：
print(dir(tf.app.flags) == dir(tf.flags))
如果使用其他深度学习框架，可以使用argparse模块中的类ArgumentParser，使用示例代码如下：
parser = ArgumentParser() parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32) parser.add_argument("--load_pre", default=False, action="store_true") parser.add_argument("--ckpt_path", type=str, default="") # 模型训练完后使用对应的ckpt路径 parser.add_argument("--test", action="store_true", default=True) parser.add_argument("--train", action="store_true", default=True) parser.add_argument("--save_state_dict", default=True, action="store_true") parser.add_argument("--data_dir", default="data/corpus", type=str, help="train data dir") parser.add_argument("--max_seq_length", default=128, type=int, help="sentence max length") parser.add_argument("--pre_train_path", default="pre_model/bert-base-chinese", type=str) parser.add_argument("--model_name_or_path", default="bert_bilstm_crf", type=str) parser.add_argument("--overwrite_cache", default=False, type=bool) parser.add_argument("--epoch", default=20, type=int) 具体可参考大佬博客：https://catcoder.blog.ZEEKLOG.net/article/details/96429152
flags机制是Tensorflow中经常要使用到的知识，具体内容如下所示：
从本质上来说，tf.app.flags是Python参数解析模块的装饰器，它通常用于处理命令行参数，但也有其他的功能。
举例来说，假设输入为：
python distribute.py --job_name="ps" --task_index=0 则参数为job_name=“ps”、task_index=0。
如果通过代码来设定参数的话，代码如下所示：
tf.app.flags.DEFINE_string("job_name", "", "name of job") # 参数名称、默认值、参数描述 tf.app.flags.DEFINE_integer("task_index", 0, "Index of task") flags机制定义了不同类型的参数：
- tf.app.flags.DEFINE_string defines a string value.
- tf.app.flags.DEFINE_boolean defines a Boolean value.
- tf.app.flags.DEFINE_float defines a floating-point value.
- tf.app.flags.DEFINE_integer defines an integer value
另外，tf.app.flags.FLAGS是对命令行输入的参数进行解析的结构。参数可通过FLAGS.arg进行访问，或者通过FLAGS.__flags字典进行访问，但是更加推荐前者。
