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Code  ›  TensorFlow模块与架构
机器学习 tensorflow 深度学习 python机器学习
https://juejin.cn/post/6960343713088438279
发怒的黄瓜
1 年前
  • 底层： 设备通信层， 负责网络通信和设备管理。 设备管理可以实现TF设备异构的特性，支持CPU、GPU、Mobile等不同设备。网络通信依赖gRPC通信协议实现不同设备间的数据传输和更新。
  • 第二层：Kernel 实现层， 以Tensor为处理对象，依赖网络通信和设备内存分配，实现了各种Tensor操作或计算。Opkernels不仅包含MatMul等计算操作，还包含Queue等非计算操作。
  • 第三层： 图计算层，包含本地计算流图和分布式计算流图的实现。Graph模块包含Graph的创建、编译、优化和执行等部分。
  • 第四层: API接口层， C API是对TF功能模块的接口封装，便于其他语言平台调用。
  • 第五层: Client 层，不同编程语言在应用层通过API接口层调用TF核心功能实现相关实验和应用。
    • 分类：
    人工智能
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