python - that - install tensorflow ubuntu

¿Cómo funciona tf.app.run()?

Question

¿Cómo funciona tf.app.run() en Tensorflow traducir demo?

En tensorflow/models/rnn/translate/translate.py , hay una llamada a tf.app.run() . ¿Cómo se está manejando?

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

Answer 1

El código de Google depende en gran medida de que las banderas globales estén accediendo en bibliotecas / binarios / scripts de python, por lo que tf.app.run () analiza esas banderas para crear un estado global en la variable FLAGs (o algo similar) y luego llama a python main ( ) como debería.

Si no tenían esta llamada a tf.app.run (), los usuarios podrían olvidarse de analizar los FLAG, lo que llevaría a que estas bibliotecas / binarios / scripts no tuvieran acceso a los FLAG que necesitan.

Answer 2

En términos simples, el trabajo de tf.app.run() es establecer primero los indicadores globales para su uso posterior como:

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

y luego ejecuta tu función principal personalizada con un conjunto de argumentos.

Por ejemplo, en la base de código NMT de TensorFlow , el primer punto de entrada para la ejecución del programa de capacitación / inferencia comienza en este punto (ver el código a continuación)

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)

Después de analizar los argumentos usando argparse , con tf.app.run() ejecuta la función "main" que se define como:

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)

Entonces, después de establecer las banderas para uso global, tf.app.run() simplemente ejecuta esa función main que le pasa con argv como sus parámetros.

PD: Supongo que, como dice la respuesta de Salvador Dalí , es solo una buena práctica de ingeniería de software, aunque no estoy seguro de si TensorFlow realiza alguna ejecución optimizada de la función main de la que se realizó utilizando CPython normal.

Answer 3

Es solo un contenedor muy rápido que maneja el análisis de banderas y luego se envía a su propio main. Mira el code .

Answer 4

No hay nada especial en tf.app . Esto es solo un script de punto de entrada genérico , que

Ejecuta el programa con una función ''principal'' opcional y una lista ''argv''.

No tiene nada que ver con las redes neuronales y solo llama a la función principal, pasándole cualquier argumento.

Answer 5

if __name__ == "__main__":

significa que el archivo actual se ejecuta bajo un shell en lugar de importarse como un módulo.

tf.app.run()

Como puede ver a través del archivo 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))

Vamos a romper línea por línea:

flags_passthrough = f._parse_flags(args=args)

Esto garantiza que el argumento que pasa a través de la línea de comando es válido, por ejemplo, python my_model.py --data_dir=''...'' --max_iteration=10000 En realidad, esta característica se implementa en argparse módulo de argparse estándar de argparse .

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

El primer main en el lado derecho de = es el primer argumento de la run(main=None, argv=None) función actual run(main=None, argv=None) . Mientras que sys.modules[''__main__''] significa el archivo actual en ejecución (por ejemplo, my_model.py ).

Entonces hay dos casos:

1. No tiene una función main en my_model.py Luego debe llamar a tf.app.run(my_main_running_function)

2. Tiene una función main en my_model.py . (Este es principalmente el caso).

Última línea:

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

asegura que su función main(argv) o my_main_running_function(argv) se llame con argumentos analizados correctamente.