import tensorflow as tfimport numpy as np#第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述

tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 64,'batch size=?') #定义输入训练数据的batch大小，默认64；

tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.001,'learning rate') #定义学习率大小，默认0.001；

tf.app.flags.DEFINE_boolean('train', FALSE,'train or test') #定义布尔类型的值，判断网络是训练还是测试
tf.app.flags.DEFINE_string('check_points_dir', './model/','check_points dir') #模型保存路径 
tf.app.flags.DEFINE_integer('epoch', 50,'train epoch size') #定义的epoch大小，默认为50
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
def main(XXXX): 
    XXXX
if __name__ == '__main__': 
    XXXX #执行main