如何阅读并理解TensorFlow/Keras API背后的源代码？

源码定位实用技巧 #

• 用Python内置inspect模块直接定位目标代码，不需要手动翻源码目录，以查找Dense层源码为例，直接运行如下代码即可打印对应的源码文件路径和完整源码：

  import inspect
  from tensorflow.keras.layers import Dense
  # 打印源码文件路径
  print(inspect.getsourcefile(Dense))
  # 打印完整源码内容
  print(inspect.getsource(Dense))
  

• 优先锁定核心层的固定存放目录，Keras官方层的实现绝大多数都集中在tensorflow/python/keras/layers/路径下：基础前馈层（Dense、Activation等）存放在core子目录，RNN相关层（LSTM、GRU等）存放在rnn子目录，卷积层存放在convolutional子目录，不需要翻阅其他无关的工具类、配置类目录。
• 直接定位层的call方法跳过冗余代码，绝大多数对外暴露的API层都包含大量参数校验、序列化、多硬件适配的包装代码，核心数学逻辑全部在call方法中实现，找对应实现时直接搜索该方法即可，不需要关注其他冗余逻辑。
• 用IDE的代码跳转功能快速定位，Pycharm、VS Code等主流IDE安装Python插件后，按住Ctrl点击代码中调用的层类名，即可直接跳转到对应的源码文件，比手动查找效率高很多。

结合源码理解内部逻辑的方法 #

• 先掌握自定义层的实现逻辑再看官方源码，Keras自定义层只需要实现__init__、build、call三个核心方法，官方层的代码结构完全遵循该规范，自己写过简单的自定义层之后再看官方源码，就能快速分辨核心逻辑和辅助逻辑。
• 先看纯Python实现的CPU版本逻辑，再看优化版本，很多层为了GPU、TPU加速会调用底层C++/CUDA实现的算子，但纯Python实现的CPU版本逻辑和优化版完全一致，没有额外的底层调用，更适合用来理解数学原理。
• 调试时打断点跟进执行流程，运行小型测试Demo时在对应层的call方法中打断点，单步执行即可清晰看到每一步的输入输出、运算流程，比静态读源码更容易理解运行逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mvallet