tensorflow命令行参数之boolean使用的说明（踩坑指南）

问题描述

简而言之就是，参数输出值与命令行输入值不一致。

比如我们有个main.py，具体代码如下：

import tensorflow as tf


tf.app.flags.DEFINE_boolean('if_gpu', True, 'if use gpu')
FLAGS = tf.app.flags

def main(_):
    print(FLAGS.if_gpu)

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

python main.py --if_gpu False

当执行如上代码时（或者 if_gpu 后接任何值），该参数的输出恒为 True ；而且不管默认值为 True 还是 False，只要--if_gpu后面有值传入，参数值都会是 True，这个时候开始查阅资料，看到大家好像没遇到过这个问题似的，几乎没讨论。一个普遍的置 False 方法是参数前加 no，也就是执行 python main.py --noif_gpu，这ok，但是如若我们要写个脚本，就困难了，既然置 True 和置 False 形式不一样，就需对每个boolean参数传入值进行判断，是 True 可正常接参数；是False，需要在参数前加 no，会有 2^n 个执行形式...显然不能这样做。

解决办法

方法是很简单的，只是过程费了些时间。也是习惯所致，本人命令行传参时从来不用等号，没想到简单地加个等号，就解决了。如下所示：

python main.py --if_gpu=False

也就是，凡是boolean类型参数，加 “=” 就与参数输入一致了。

补充

这个问题好像之前是个bug，即使有等号，也同样有问题。

 图片参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/379