TensorFlow.python.platform.app.run()函数的参数详细解释

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，用于构建深度学习模型。其中的 tf.python.platform.app.run() 函数是 TensorFlow 提供的一个主程序运行函数，用于简化编写 TensorFlow 程序的过程。它的参数如下所示：

- main: 主程序的入口函数对象，通常是一个无参数的函数。

- argv: 命令行参数列表。

- f: 一个函数，用于对命令行参数进行初始化，通常会接收一个 argparse.ArgumentParser 对象作为参数，然后在该函数中通过调用 add_argument 来添加命令行参数。

- show_default: 如果该参数为True，则会在命令行帮助文档中显示各个命令行参数的默认值。

- plugins: 一个函数，用于初始化 TensorFlow 插件。

下面是一个使用例子，假设我们要编写一个简单的 TensorFlow 程序，计算两个数的和，并支持命令行参数传入这两个数。我们可以使用 tf.python.platform.app.run() 函数来简化程序的编写过程。

import sys
import tensorflow as tf

def main(_):
    # 通过 TensorFlow 的命令行参数解析器来解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('a', type=int, help='The first number')
    parser.add_argument('b', type=int, help='The second number')
    args = parser.parse_args()

    # 计算两个数的和
    result = args.a + args.b
    print('The sum of {} and {} is {}'.format(args.a, args.b, result))

if __name__ == '__main__':
    # 调用 tf.python.platform.app.run() 运行程序
    tf.python.platform.app.run(main=main, argv=sys.argv)

在上面的例子中，我们首先定义了一个 main 函数，该函数接收一个参数 _，这是因为 tf.python.platform.app.run() 要求主程序的入口函数接收一个参数。然后我们使用 argparse 模块创建一个命令行参数解析器，并添加两个命令行参数 a 和 b，分别表示两个数。在 main 函数中，我们通过调用 argparse.ArgumentParser 的 parse_args 方法来解析命令行参数，并计算两个数的和，最后输出结果。

在 if __name__ == '__main__': 中，我们使用 tf.python.platform.app.run() 函数来运行程序。在参数中，我们将 main 函数传入 main 参数，argv 参数使用 sys.argv 来获取命令行参数列表。

这样，我们就可以通过命令行来运行该程序，并传入两个数值来计算它们的和。比如运行 python program.py 2 3 将会输出 The sum of 2 and 3 is 5。