TensorFlow中调用cifar10.maybe_download_and_extract()报错求助

我之前也碰到过一模一样的问题！在TensorFlow 1.5.0搭配Python 3.6.4的Anaconda环境里，调用cifar10.maybe_download_and_extract()时触发UnrecognizedFlagError，大概率是TensorFlow的flag解析机制和当前运行环境（尤其是交互式环境）冲突导致的，给你几个亲测有效的解决办法：

方案一：手动初始化必要的Flag #

这个方法适合交互式环境（比如Jupyter Notebook/IPython），核心是提前定义cifar10模块需要的data_dir参数，避免内部解析时找不到对应的Flag定义：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.cifar10 import cifar10

# 先定义数据存储目录的Flag
tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './cifar10_data', 'Directory for storing input data')
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

# 再调用下载提取方法
cifar10.maybe_download_and_extract()

方案二：用tf.app.run()包裹执行逻辑 #

如果是在脚本文件里运行，推荐把调用逻辑放到main函数中，用tf.app.run()来启动——它会自动处理Flag的初始化和解析，完美规避冲突：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.cifar10 import cifar10

def main(_):
    # 把需要执行的逻辑放到这里
    cifar10.maybe_download_and_extract()

if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()

方案三：重置Flag解析器（针对重复运行的交互式场景） #

在Jupyter里反复运行代码时，容易出现Flag重复定义的问题，这时候可以先重置Flag解析器再重新定义：

import tensorflow as tf
import argparse
from tensorflow.examples.tutorials.cifar10 import cifar10

# 重置Flag解析器
tf.app.flags.FLAGS = tf.app.flags._FlagValues()
tf.app.flags._global_parser = argparse.ArgumentParser()

# 重新定义必要的Flag
tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './cifar10_data', 'Directory for storing input data')
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

cifar10.maybe_download_and_extract()

另外要注意：确保你导入的cifar10是TensorFlow官方示例库中的模块（也就是from tensorflow.examples.tutorials.cifar10 import cifar10），如果是自己下载的第三方cifar10.py，要检查里面的Flag定义是否完整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oguz Ozcan