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从数据的角度理解TensorFlow鸢尾花分类程序2

从数据的角度理解TensorFlow鸢尾花分类程序2

作者: LabVIEW_Python | 来源:发表于2018-06-13 20:04 被阅读39次

成功运行了premade_estimator.py后,肯定想知道,程序到底做了什么,下面本文依次详细分析。

本文建议,用Visual Studio Code来打开premade_estimator.py程序,首先看到的是Apache License,接着是三个Import __Future__ 语句。根据Python官方文档,这三个特性已经分别在Python V3.0版本强制实现了,所以,若安装的是Python3.0版本,无需考虑。

TensorFlow模块无需多介绍,iris_data是需要自己编写的用于数据解析和导入的模块

argparse 是Python内建的用于解析命令行参数的模块,

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--batch_size', default=100, type=int, help='batch size')

parser.add_argument('--train_steps', default=1000, type=int,

                    help='number of training steps')

这三条语句是添加--batch_size和--train_steps两个命令行参数。

main函数之前的第1到第30行的代码功能,分析完毕,如下图所示

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