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Tensorflow源码解析4 -- 图的节点 - Operation

1 概述 上文讲述了TensorFlow的核心对象,计算图Graph。Graph包含两大成员,节点和边。节点即为计算算子Operation,边则为计算数据Tensor。由起始节点Source出发,按照Graph的拓扑顺序,依次执行节点的计算,即可完成整图的计算,最后结束于终止节点Sink,并输出计算结果。 本文会对节点Operation进行详细讲解。 2 前端节点数据结构 在Python前端中,Operation表示Graph的节点,Tensor表示Graph的边。Operation包含OpDef和NodeDef两个主要成员变量。其中OpDef描述了op的静态属性信息,例如op入参列表,出参列表等。而NodeDef则描述op的动态属性信息,例如op运行的设备信息,用户给op设置的name等。 先来看Operation的数据结构,只列出重要代

Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构

1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework。深度学习也不例外,框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口、稳定的运行时、高效的算子,以及完备的通信层和设备层管理层。因此,各大公司早早的就开始了深度学习框架的研发,以便能占领市场。当前的框架有数十种之多,主流的如下(截止到2018年11月) 显然TensorFlow是独一无二的王者。第二名Keras,它是对TensorFlow或Theano接口的二次封装,严格意义上并不是一个独立的深度学习框架。TensorFlow目前也已经集成了Keras,使得安装了TensorFlow的用户就可以直接使用Keras了。 Tens

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