[python] tf.app.run ()은 어떻게 작동합니까?

if __name__ == "__main__":

현재 파일이 모듈로 반입되는 대신 쉘에서 실행됨을 의미합니다.

tf.app.run()

파일을 통해 볼 수 있듯이 app.py

def run(main=None, argv=None):
  """Runs the program with an optional 'main' function and 'argv' list."""
  f = flags.FLAGS

  # Extract the args from the optional `argv` list.
  args = argv[1:] if argv else None

  # Parse the known flags from that list, or from the command
  # line otherwise.
  # pylint: disable=protected-access
  flags_passthrough = f._parse_flags(args=args)
  # pylint: enable=protected-access

  main = main or sys.modules['__main__'].main

  # Call the main function, passing through any arguments
  # to the final program.
  sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough))

한 줄씩 나누자 :

flags_passthrough = f._parse_flags(args=args)

이를 통해 명령 행을 통해 전달되는 인수가 유효합니다. 예를 들어
python my_model.py --data_dir='...' --max_iteration=10000실제로이 기능은 파이썬 표준 argparse모듈을 기반으로 구현 됩니다.

main = main or sys.modules['__main__'].main

첫 번째 main의 우측의 =전류 함수의 첫번째 인수이다 run(main=None, argv=None)
. while sys.modules['__main__']은 현재 실행중인 파일을 의미합니다 (예 🙂 my_model.py.

따라서 두 가지 경우가 있습니다.

1. 에 main기능 이 없으면 my_model.py다음을 호출해야합니다.tf.app.run(my_main_running_function)

2. 에 main기능이 my_model.py있습니다. (대부분의 경우입니다.)

마지막 줄 :

sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough))

구문 분석 된 인수로 귀하 main(argv)또는 my_main_running_function(argv)함수가 올바르게 호출 되도록하십시오 .

답변

from tensorflow.python.platform import flags
f = flags.FLAGS

if __name__ == "__main__":
  nmt_parser = argparse.ArgumentParser()
  add_arguments(nmt_parser)
  FLAGS, unparsed = nmt_parser.parse_known_args()
  tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)

def main(unused_argv):
  default_hparams = create_hparams(FLAGS)
  train_fn = train.train
  inference_fn = inference.inference
  run_main(FLAGS, default_hparams, train_fn, inference_fn)