python - TF Syntaxnet 中的 DocumentSink、DocumentSource 操作实际上是如何工作的？

Question

在浏览完代码之后......我可以将流程理解为......

在 parser_eval.py

sink_documents = tf.placeholder(tf.string)
sink = gen_parser_ops.document_sink(sink_documents,
                                      task_context=task_context,
                                      corpus_name=FLAGS.output)
sess.run(sink, feed_dict={sink_documents: tf_documents})

并通过我发现的 gen_parser_ops.py

def document_sink(documents, task_context, corpus_name=None, name=None):
  r"""Write documents to documents_path.

  Args:
    documents: A `Tensor` of type `string`. documents to write.
    task_context: A `string`.
    corpus_name: An optional `string`. Defaults to `"documents"`.
    name: A name for the operation (optional).

  Returns:
    The created Operation.
  """
  result = _op_def_lib.apply_op("DocumentSink", documents=documents,
                                task_context=task_context,
                                corpus_name=corpus_name, name=name)
  return result

但我不明白下面的代码是如何将文档保存到文件中的。

_op_def_lib.apply_op("DocumentSink", documents=documents,
                                task_context=task_context,
                                corpus_name=corpus_name, name=name)

如果有人可以帮助我提供有关如何使用 TensorFlow 的 op_def_lib 的小示例，那将是一个很大的帮助。