tensorflow中程序执行入口tf.app.run()的应用

tensorflow的代码中，常常会有tf.app.run()作为入口的写法，如下：

...
# 此处省略n行代码
...

def main(_):
    ...


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

好的，那我们就进入tf.app.run()这个函数里康康到底是什么样子的。

@tf_export(v1=[\'app.run\'])
def run(main=None, argv=None):
  """Runs the program with an optional \'main\' function and \'argv\' list."""

  main = main or _sys.modules[\'__main__\'].main

  _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef)

从这里看，应该是输入一个函数对象作为参数，用于程序的运行，如果没输入函数就使用默认的_sys.modules[\'main\'].main，那就建两个测试文件，看看执行模块从其它模块导入的run函数中，_sys.modules[\'main\']的结果是什么

# file1
import sys as _sys

def run():
    print(_sys.modules[\'__main__\'])
    print(_sys.modules[\'__main__\'].main)

# file2
from file1 import run


def main(_):
    pass


if __name__ == \'__main__\':
    run()

run函数中pirnt的结果为：
<module \'main\' from \'D:/data/Projects/demo/file2.py\'>
<function main at 0x00000142C79B2F28>

可见，tf.app.run函数中的默认函数即为file2中main函数对象，当主函数不为main时为test时，需将test函数作为参数传入tf.app.run()中，如下

...
# 此处省略n行代码
...

def test(_):
    # 主函数
    ...


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

需要注意的一点是，使用tf.app.run作为入口时，主函数至少需要一个参数，常见的写法就是放个_作为参数，写成main(_)，防止报错。若未加上参数，就会报TypeError: main() takes 0 positional arguments but 1 was given