閱讀Tensorflow代碼時遇到的問題
最近在研究大名鼎鼎的深度學習工具包Tensorflow，在閱讀Tensorflow中的示例Python代碼時，發現有以下代碼片段：
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.')
這段代碼位於文件：tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py之中。
其中有一個tf.app.flags變量，目前我找不到關於tf.app.flags這個用法的任何文檔或者資料，這讓人非常困惑。
顯然，從上麵代碼的上下文來看，這個tf.app.flags應該用於以某種方式初始化或者配置網絡，那麽為什麽它不在Tensorflow的官方API文檔中？誰能解釋一下這個表示到底是幹什麽用的？
tf.app.flags相關的介紹
tf.app.flags相關的模塊，從命令行解析參數的方法，它是google特有的風格，更常見的解析方法是argparse。tf.app.flags可以認為是對模塊argparse的簡單封裝，它實現了python-gflags的一個功能子集。
請注意，此模塊目前封裝在一起，主要用於編寫演示應用程序，並且在技術上不是公共API的一部分，將來有發生更改的可能性。
建議您使用argparse或您喜歡的任何其他代碼庫實現自己的標誌解析。
補充說明：tf.app.flags模塊實際上並不是使用python-gflags實現的，而是使用其他類似的API。
附加：Tensorflow的簡介
圖1. Tensorflow的Logo
Tensorflow是一個采用數據流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟件庫。由於google公司本身的號召力，以及Tensorflow係統設計的優越性，目前該工具包在深度學習領域得到廣泛應用。Tensorflow具有非常好的易用性，特別是使用Keras這樣的封裝，深度網絡搭建如同探囊取物。Keras入門可以參考：深度學習庫Keras入門