TensorFlowのtf.app.flagsの目的は何ですか？

Question

私はTensorflowにいくつかのサンプルコードを読んでいますが、私はtensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py

に次のコードに

flags = tf.app.flags 
FLAGS = flags.FLAGS 
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') 
flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') 
flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.') 
flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.') 
flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, 'Batch size. ' 
       'Must divide evenly into the dataset sizes.') 
flags.DEFINE_string('train_dir', 'data', 'Directory to put the training data.') 
flags.DEFINE_boolean('fake_data', False, 'If true, uses fake data ' 
       'for unit testing.') 

を見つけましたしかし、私はtf.app.flagsのこの使用方法についてのドキュメントを見つけることができません。

そして私は、このフラグの実装は tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_flags.py

に明らかに、このtf.app.flagsは何とかネットワークを構成するために使用されているので、なぜそれがAPIドキュメントではないでしょうか？見つかりましたか誰でもここで何が起こっているのか説明できますか？

Answer 1

tf.app.flagsモジュールは、現在 のpython-GFLAGS薄いラッパであるので documentation for that projectは python-gflagsにおける機能のサブセットを実装 argparseそれを使用する方法のために最適なリソースです。

このモジュールは現在、デモアプリケーションの作成の便宜のためにパッケージ化されており、技術的には公開APIの一部ではないため、将来変更される可能性があります。

​​などの独自のフラグ解析を実装することをお勧めします。

EDITは：tf.app.flagsモジュールが実装されpython-gflagsを使用して、実際にはありませんが、それは同様のAPIを使用しています。