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테스트 가능한 docstring

TensorFlow는 DocTest를 사용하여 Python docstring에서 코드 조각을 테스트합니다. 이 조각은 실행 가능한 Python 코드여야 합니다. 테스트가 가능하도록 >>>(세 개의 왼쪽 꺾쇠 괄호)가 들어간 줄을 추가하세요. 예를 들어, 다음은 array_ops.py 소스 파일의 tf.concat 함수에서 발췌한 내용입니다.

def concat(values, axis, name="concat"):
  """Concatenates tensors along one dimension.
  ...

  >>> t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
  >>> t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
  >>> concat([t1, t2], 0)
  <tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=int32, numpy=
  array([[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6],
         [ 7,  8,  9],
         [10, 11, 12]], dtype=int32)>

  <... more description or code snippets ...>

  Args:
    values: A list of `tf.Tensor` objects or a single `tf.Tensor`.
    axis: 0-D `int32` `Tensor`.  Dimension along which to concatenate. Must be
      in the range `[-rank(values), rank(values))`. As in Python, indexing for
      axis is 0-based. Positive axis in the rage of `[0, rank(values))` refers
      to `axis`-th dimension. And negative axis refers to `axis +
      rank(values)`-th dimension.
    name: A name for the operation (optional).

    Returns:
      A `tf.Tensor` resulting from concatenation of the input tensors.
  """

  <code here>

참고: TensorFlow DocTest는 TensorFlow 2 및 Python 3을 사용합니다.

DocTest로 코드를 테스트 가능하게 만들기

현재, 많은 docstring에서 백틱 (```)을 사용하여 코드를 식별합니다. DocTest로 코드를 테스트할 수 있게 하려면 다음과 같이 합니다.

백틱(```)을 제거하고 각 줄 앞에 왼쪽 꺾쇠 괄호(>>>)를 사용합니다. 연속된 줄 앞에 (...)를 사용합니다.
tensorflow.org에서 올바르게 렌더링하려면 Markdown 텍스트와 DocTest 조각을 구분하는 새로운 줄을 추가합니다.

사용자 정의

TensorFlow는 내장된 doctest 로직에 몇 가지 사용자 정의를 사용합니다.

부동 소수점 값을 텍스트로 비교하지 않습니다. 부동 소수점 값은 liberal atol 및 rtol tolerences와 함께 allclose를 사용하여 텍스트에서 추출하고 비교합니다. 그러면 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 더 명확한 문서 - 작성자가 소수 자릿수를 모두 포함할 필요가 없습니다.
- 보다 강력한 테스트 - 기본 구현의 수치적 변경으로 인해 doctest가 실패하지 않습니다.
작성자가 줄에 대한 출력을 포함하는 경우에만 출력을 확인합니다. 따라서 작성자는 일반적으로 인쇄되지 않도록 관련 없는 중간 값을 캡처할 필요가 없으므로 보다 명확한 문서를 작성할 수 있습니다.

Docstring 고려 사항

전체: doctest의 목표는 문서를 제공하고 문서가 작동하는지 확인하는 것입니다. 이것은 단위 테스트와 다릅니다. 따라서 다음이 권장됩니다.
- 예제를 간단하게 유지합니다.
- 길거나 복잡한 출력을 피합니다.
- 가능하면 올림 숫자를 사용합니다.
출력 형식: 조각의 출력은 출력을 생성하는 코드 바로 아래에 있어야 합니다. 또한 docstring의 출력은 코드가 실행된 후의 출력과 정확히 같아야 합니다. 위의 예를 참조하세요. 또한 DocTest 설명서에서 이 부분을 확인하세요. 출력이 80줄 제한을 초과하면 추가 출력을 새 줄에 넣을 수 있으며 DocTest는 이를 인식합니다. 예를 들어 아래의 여러 줄 블록을 참조하세요.
글로벌: tf, np 및 os 모듈은 TensorFlow의 DocTest에서 항상 사용할 수 있습니다.
기호 사용: DocTest에서 같은 파일에 정의된 기호에 직접 액세스할 수 있습니다. 현재 파일에 정의되지 않은 기호를 사용하려면 xxx 대신 TensorFlow의 공용 API tf.xxx를 사용합니다. 아래 예에서 볼 수 있는 바와 같이 random.normal은 tf.random.normal을 통해 액세스할 수 있습니다. 그 이유는 random.normal이 NewLayer에서 보이지 않기 때문입니다.
```
def NewLayer():
  “””This layer does cool stuff.

  Example usage:

  >>> x = tf.random.normal((1, 28, 28, 3))
  >>> new_layer = NewLayer(x)
  >>> new_layer
  <tf.Tensor: shape=(1, 14, 14, 3), dtype=int32, numpy=...>
  “””
```
부동 소수점 값: TensorFlow doctest는 결과 문자열에서 부동 소수점 값을 추출하고 합리적인 허용 오차(atol=1e-6 , rtol=1e-6)로 np.allclose를 사용하여 비교를 수행합니다. 이런 식으로 작성자는 docstring이 지나치게 정밀해 수치 문제로 실패가 발생하는 상황을 걱정할 필요가 없습니다. 간단히 예상 값을 붙여넣기만 하면 됩니다.
비결정적 출력: 불확실한 부분에 생략 부호(...)를 사용하면 DocTest가 해당 하위 문자열을 무시합니다.
```
x = tf.random.normal((1,))
print(x)
    <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=..., dtype=float32)>
    
```
여러 줄 블록: DocTest는 한 줄과 여러 줄이 있는 문의 차이에 대해 엄격합니다. 아래의 (...) 사용법에 유의하세요.
```
if x > 0:
  print("X is positive")
model.compile(
  loss="mse",
  optimizer="adam")
    
```

예외: 발생한 예외를 제외하고 예외 세부 사항은 무시됩니다. 자세한 내용은 이 내용을 참조하세요.

np_var = np.array([1, 2])
tf.keras.backend.is_keras_tensor(np_var)
    Traceback (most recent call last):

    ValueError: Unexpectedly found an instance of type `<class 'numpy.ndarray'>`.

로컬 머신에서 테스트하기

docstring에서 코드를 로컬로 테스트하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

클래스/함수/메서드의 docstring만 변경하는 경우 해당 파일의 경로를 tf_doctest.py에 전달하여 테스트할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
python tf_doctest.py --file=
```
설치된 버전의 TensorFlow를 사용하여 실행이 이루어집니다. 다음과 같이 테스트 중인 코드와 같은 코드가 실행되도록 합니다.
- 최신 tf-nightly pip install -U tf-nightly를 사용합니다.
- 풀 요청의 기반을 TensorFlow 마스터 분기의 최근 풀로 재지정합니다.
클래스/함수/메서드의 코드와 docstring을 변경하는 경우, 소스에서 TensorFlow를 빌드해야 합니다. 소스에서 빌드할 준비가 되면 테스트를 실행할 수 있습니다.
```
bazel run //tensorflow/tools/docs:tf_doctest
```
또는
```
bazel run //tensorflow/tools/docs:tf_doctest -- --module=ops.array_ops
```
--module은 tensorflow.python에 상대적입니다.