上回咱們說到專案的目錄以及各個檔案的作用，這回我們自頂向下開始分析該專案。專案開始於tf_train_ctc.py檔案。
**如下圖所示：
if __name__ == '__main__':
import click
# use click to parse command line arguments
@click.command()
@click.option('--config', default='neural_network.ini', help='configuration file name')
@click.option('--name', default=none, help='model name for logging')
@click.option('--debug', type=bool, default=false,
help='use debug settings in config file')
# train rnn model using a given configuration file
defmain
(config='neural_network.ini', name=none, debug=false):
logging.basicconfig(level=logging.debug,
format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s')
global logger
logger = logging.getlogger(os.path.basename(__file__))
# create the tf_train_ctc class
tf_train_ctc = tf_train_ctc(
config_file=config, model_name=name, debug=debug)
# run the training
tf_train_ctc.run_model()
main()
該類所包含的方法如下圖所示：
方法名主要作用
init通過neural_network.ini初始化model
load_configs
讀取neural_network.ini中的配置資訊
set_up_directories
設定session/summary資料存放目錄
set_up_model
獲得訓練所需資料以及配置
run_model
執行模型訓練相關操作
setup_network_and_graph
配置網路的輸入輸出
load_placeholder_into_network
構建******lstm/birnn網路
setup_loss_function
設定網路的ctc_loss函式
setup_optimizer
使用adamoptimizer優化
setup_decoder
配置網路輸出的decoder
setup_summary_statistics
使用tensorboard讀取訓練時的相關資訊
run_training_epochs
每次訓練迭代呼叫的函式
run_validation_step
驗證網路呼叫的函式
validation_and_checkpoint_check
設定儲存模型引數時間點以及驗證模型引數的時間點
run_batches
執行乙個batch呼叫的函式
由前面可以知道tf_train_ctc類中最主要的兩個函式是init和run_model，這兩個函式通過呼叫該類中其他的函式分別實現模型的初始化和訓練，其呼叫關係如下所示：
其中configuration包含以下函式：
其中run_training_epochs呼叫如下函式：
本回簡要介紹了tf_train_ctc內部的函式呼叫關係圖，給出了該訓練模型的骨架。下回我們結合具體**介紹模型是如何初始化的。
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