论如何找tensorflow的源码

以前每次看博客总有大神贴出一大堆源码来解析，今天突然就想写一个关于怎么找tensorflow源码的文章，这里的源码我觉得是来源于调用的库，而调用的库肯定是在本地有存档，所以，找源码就是找tensorflow中的目录~

论找函数源码的作用的话，我觉得首先就是源码中的注释很清晰，可以帮助搞懂函数参数的意义

比如我要找实现rnn中一个函数的源码

进入安装tensorflow的路径，如果对tensorflow设置了环境，anaconda里会有一个envs的文件夹，

1. 比如要找dynamic_rnn的实现源码

进入这个文件夹以后，有这些文件

打开rnn.py,搜索dynamic_rnn就有下面的这个，解释了函数的参数

2.找tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell的实现源码

在rnn_cell_impl.py文件中，路径同上

 

分割线

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最近看了很多大神的博客和知乎，哇，深觉分享真是一种美德。

之前手动找源码，实在找的太痛苦，主要痛苦在于不知道那个函数的实现在哪个文件当中，搞得我想要ctrl+F都不行，因此从网上找了一点代码，又自己加工了一小下，成功成为了找源码的好工具。

#或许还有其他更简便的方法我不知道的，请别见怪-_-

import os
import sys

findCount = 0
findId = "bidirectional_dynamic_rnn"
findDir = "C:/Users/dell/Anaconda3/envs/tensorflow1/Lib"
resultDir = "" #自己写一个目录
resultFile = os.path.join(resultDir,"bilstm.txt")

def writeResultAndPrint(fullPath):
    
    file = open(resultFile,'a')
    file.write(fullPath)
    file.write("\n")
    print "write ok!\n"
    file.close()


def findKey(findId,fullPath):
    file = open(fullPath,'r')
    content = file.read()
    file.close()

    isExist = content.find(findId)
    if isExist > 0:
        global findCount
        findCount = findCount + 1
        writeResultAndPrint(fullPath)



def findFiles():
    clean()
    for dirPath,dirNames,fileNames in os.walk(findDir):
        for file in fileNames:
            fullPath = os.path.join(dirPath,file)
            findKey(findId,fullPath)
    print "has the string!!:" + str(findCount)


def clean():
    if os.path.exists(resultFile):
        os.remove(resultFile)

if __name__ == '__main__':
#     a = sys.argv[1:]
#     findId += a[0]
#     findDir += a[1]
#     resultDir += a[2]
    findFiles()

findId就是要找的函数，findDir是你预计文件会在的目录，resultDir是结果存放的目录。

成功的截图：

虽然仍然是个笨方法，但还是比手动找简单多了，劳动工具解放生产力-_-