機械学習のExampleから覚えるPython(＠デコレータ)

Python

今までPythonを感覚的に使っていたので、改めて文法を知ろうかなと。
その際にいま流行りの機械学習(深層学習)のExampleを例にすると
わかりやすいのかなと思ったので書いてみる。

※基本的には Python3.x系のつもりで記載してます

の時に書いてた

@keras_export('keras.datasets.mnist.load_data')
def load_data(path='mnist.npz'):

の「＠」デコレータについてです。

簡単にいうと

既存関数の処理の前後に自分自身で、処理を付け加える。
今回でいうと、load_data 関数の前後で何か処理やっているようです。

細かく見ていく

@keras_export('keras.datasets.mnist.load_data')

keras_export は 先頭で以下で宣言されています。

from tensorflow.python.util.tf_export import keras_export

では、tf_exportはというと、

tf_export にて定義されてます。
その api_export はなんでしょうか。

class api_export(object):  # pylint: disable=invalid-name
  """Provides ways to export symbols to the TensorFlow API."""

__init__ 関数に書いてあるのをみる。

  def __init__(self, *args, **kwargs):  # pylint: disable=g-doc-args
    """Export under the names *args (first one is considered canonical).

    Args:
      *args: API names in dot delimited format.
      **kwargs: Optional keyed arguments.
        v1: Names for the TensorFlow V1 API. If not set, we will use V2 API
          names both for TensorFlow V1 and V2 APIs.
        overrides: List of symbols that this is overriding
          (those overrided api exports will be removed). Note: passing overrides
          has no effect on exporting a constant.
        api_name: Name of the API you want to generate (e.g. `tensorflow` or
          `estimator`). Default is `tensorflow`.
        allow_multiple_exports: Allow symbol to be exported multiple time under
          different names.
    """

ってことらしい。
今回でいうと、特に引数はなく単純に load_dataを呼んでいるみたい。

参考