Tensorflow源码解析6 -- TensorFlow本地运行时

2019-02-18 595

1 概述

TensorFlow后端分为四层，运行时层、计算层、通信层、设备层。运行时作为第一层，实现了session管理、graph管理等很多重要的逻辑，是十分关键的一层。根据任务分布的不同，运行时又分为本地运行时和分布式运行时。本地运行时，所有任务运行于本地同一进程内。而分布式运行时，则允许任务运行在不同机器上。

Tensorflow的运行，通过session搭建了前后端沟通的桥梁，前端几乎所有操作都是通过session进行。session的生命周期由创建、运行、关闭、销毁组成，前文已经详细讲述过。可以将session看做TensorFlow运行的载体。而TensorFlow运行的核心对象，则是计算图Graph。它由计算算子和计算数据两部分构成，可以完整描述整个计算内容。Graph的生命周期包括构建和传递、剪枝、分裂、执行等步骤，本

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Tensorflow源码解析7 -- TensorFlow分布式运行时

1 概述 TensorFlow架构设计精巧，在后端运行时这一层，除了提供本地运行时外，还提供了分布式运行时。通过分布式训练，在多台机器上并行执行，大大提高了训练速度。前端用户通过session.run()启动系统执行时，target默认为空字符串""，对应的是本地运行模式。若target以"grpc://"开头，则对应的是分布式运行模式，target指定了要连接的TensorFlow执行引擎。分布式运行时同样分为client master和worker，只是三者不在同一进程内。分布式运行时同样是围绕计算图Graph来进行的，流程也与本地运行时几乎相同。client负责图的构造，并传递给master。master接收后，启动图的剪枝和分裂，将分裂后的子图发送给多个worker进程。worker进程负责执行计算子图，它会先按照自己所在机

2019-02-19

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1 概述前文两篇文章分别讲解了TensorFlow核心对象Graph，和Graph的节点Operation。Graph另外一大成员，即为其边Tensor。边用来表示计算的数据，它经过上游节点计算后得到，然后传递给下游节点进行运算。本文讲解Graph的边Tensor，以及TensorFlow中的变量。 2 前端边Tensor数据结构 Tensor作为Graph的边，使得节点Operation之间建立了连接。上游源节点Operation经过计算得到数据Tensor，然后传递给下游目标节点，是一个典型的生产者-消费者关系。下面来看Tensor的数据结构 @tf_export("Tensor") class Tensor(_TensorLike): def __init__(self, op, value_index, dtype):

2019-02-19

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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