python - TF Syntaxnet の DocumentSink、DocumentSource ops は実際にどのように機能しますか?

Question

コードを調べた後...の流れを理解できました..

parser_eval.py で

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})

そして、私が見つけたgen_parser_ops.pyを調べます

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

しかし、以下のコードがドキュメントをファイルに保存する方法を理解できませんでした。

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

また、TensorFlow の op_def_lib の使用方法に関する小さな例を誰かが提供してくれると助かります。