Tensorflow源码解析3 -- TensorFlow核心对象 - Graph

2019-02-18 665

1 Graph概述

计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。

2 默认Graph

默认图替换

之前讲解Session的时候就说过，一个Session只能run一个Graph，但一个Graph可以运行在多个Session中。常见情况是，session会运行全局唯一的隐式的默认的Graph，operation也是注册到这个Graph中。

也可以显示创建Graph，并调用as_default()使他替换默认Graph。在该上下文管理器中创建的op都会注册到这个graph中。退出上下文管理器后，则恢复原来的默认graph。一般情况下，我们不用显式创建

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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

2019-02-19

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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

2019-02-19

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