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_loss ・_train 関数を書く場所はどこ?

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現在以下のサイトをみて、勉強しています。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0203

_loss ・_train 関数を書く場所はどこなのでしょうか?
サイトでは

def _loss(logits, label):
  labels = tf.cast(label, tf.int64)
  cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    logits, labels, name='cross_entropy_per_example')
  cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='cross_entropy')
  return cross_entropy_mean


def _train(total_loss, global_step):
  opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
  grads = opt.compute_gradients(total_loss)
  train_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)
  return train_op


filenames = [
  os.path.join(
    FLAGS.data_dir,'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6)
  ]


def main(argv=None):
  global_step = tf.Variable(0, trainable=False)

  train_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,
                                     shape=[32, 32, 3],
                                     name='input_image')
  label_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=[1], name='label')

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・


のように書いていて、私の場合だと、inference.pyのfilenames ・def main(argv=None): の上に書くのかなと思いました。
自分のinference.py

# coding: UTF-8
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import time

import tensorflow as tf

import model as model
import numpy as np
from reader import Cifar10Reader

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_integer('epoch', 30, "訓練するEpoch数")
tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './data/', "訓練データのディレクトリ")
tf.app.flags.DEFINE_string('checkpoint_dir', './checkpoints/',
                           "チェックポイントを保存するディレクトリ")

filenames = [
    os.path.join(
        FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6)
    ]


def main(argv=None):
    global_step = tf.Variable(0,trainable=False)
    train_placeholder = tf.placeholder(tf.float32,
                                       shape=[32, 32, 3],
                                       name='input_image')

    label_placeholder = tf.placeholder(tf.int32,shape=[1],name='label')
    # (width, height, depth) -> (batch, width, height, depth)
    image_node = tf.expand_dims(train_placeholder, 0)

    logits = model.inference(image_node)
    total_loss = _loss(logits,label_placeholder)
    train_op = _train(total_loss,global_step)

    top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits,label_placeholder,1)

    with tf.Session() as sess:

・
・
・
・
・


しかし、inference.pyのmainメソッドで推論など、コアな処理を行っているのでmainメソッドの下に書くべきなのではないかなと思っています。
やはり、mainメソッドの上に_loss ・_train 関数を書くべきなのでしょうか?
ちなみに、_loss ・_train 関数の名前の前についている_はどのような意味なのでしょうか?

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_loss ・_train 関数を書く場所はどこなのでしょうか? 

回答としてはtf.app.run()より前の行の質問者のお好きな所に書いてくださいとなります。

<理由>
1,関数定義 def main(argv=None):の呼び出し元はtf.app.run()です。
2,tf.app.run()より前の行でmainで使用している関数を定義する必要があります。

□参考
公式ドキュメントの関数定義

関数定義は実行可能な文です。関数定義を実行すると、現在のローカルな名前空間内で関数名を関数オブジェクト (関数の実行可能コードをくるむラッパ) に束縛します。


ちなみに、_loss ・_train 関数の名前の前についている_はどのような意味なのでしょうか?

公式ドキュメントの2.3.2. 予約済みの識別子種より

from module import * で import されません。

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