在实际工作中我们一般通过运行脚本时获取命令行的参数，有两种方式：

一、利用tf.app.flags组件

tf定义了tf.app.flags，用于接受命令行传递参数，相当于接受argv。首先调用自带的DEFINE_string，DEFINE_boolean DEFINE_integer, DEFINE_float设置不同类型的命令行参数及其默认值。当然，也可以在终端用命令行参数修改这些默认值。

import tensorflow as tf

flags = tf.app.flags

############################

# hyper parameters #

############################

# For separate margin loss

flags.DEFINE_float('m_plus', 0.9, 'the parameter of m plus')

flags.DEFINE_boolean('Boolean', True, 'the parameter of test boolean')

flags.DEFINE_string('testString', "String", 'The parameter of test string')

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

def main(_):

print(FLAGS.m_plus)

print(FLAGS.m_minus)

print(lambda_val)

if __name__ == '__main__':

tf.app.run() #执行main函数

利用python的argparse包

argparse是python的命令行解析工具，可以在python代码中调用shell的一些命令。tensorflow的一些例子中用argparse来定义一些默认命令，通常是全局变量，也是用作和系统命令之间交互的全局设置。argparse包的使用方法如下：

1.导入argparse模块

import argparse

2. 创建解析器对象ArgumentParser，可以添加参数

parser=argparse.ArgumentParser(description="This is a example program ")

3. add_argument()方法，用来指定程序需要接受的命令参数

parser.add_argument("--echo",type=str,default='hi',dest='m',help="echo the string you use here")

parser.add_argument("--square",type=int,default= 9 ,dest='n',help="display a square of a given number")

args = parser.parse_args()

定位参数：

parser.add_argument("echo",help="echo the string")

可选参数： 在执行程序的时候，定位参数必选，可选参数可选。

add_argument()常用的参数：dest：如果提供dest，例如dest="a"，那么可以通过args.a访问该参数

print(args.m)

print(args.n)

例程完整代码如下

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument("--echo",type=str,default='hi',dest='m',help="echo the string you use here")

parser.add_argument("--square",type=int,default= 9 ,dest='n',help="display a square of a given number")

args = parser.parse_args()

print(args.m)

print(args.n)