對tensorflow的dataflow進行了瞭解，節點：代表各類操作（operation),具體包括數學運算、數據填充、結果輸出和變量讀寫等。有向邊：描述節點間的輸入、輸出關係，而張量（Tensor）則在邊上流動。Tensoflow中的數據流圖是有向圖，不能連成爲環。
Tensorflow實現的dataflow的過程是：
Client設定計算圖，通過session發送給master。Master對圖進行執行的過程。這個設計用dataflow替代了具體執行指令，當有新的想法時，可以高效的完成。不必修改大量的底層代碼。
其中涉及到的有節點置放方法，對這塊理解是根據數據流圖使用貪心算法選擇節點需要執行的設備。這個過程涉及代價估計。這個過程是全自動完成的。不用指定設備地址，對用戶很友好。
當節點置放好後，會將圖分爲幾個小的子圖的集合。設置了send和receive兩種機制。這兩種機制能夠實現子圖之間通信。
對於分佈式機制：需要一個控制流進行調度，該過程發生在在圖的劃分中，自動地增加控制節點到每個子圖上。這些節點實現了一個小的狀態機，來管理每次迭代的開始和終止，確定整個循環的終止。
Tensorflow這個流程，設計了一個checkpoint操作，有點類似中斷的過程。可以恢復計算圖出現的錯誤。
思考：Tensorflow中dataflow方法用的很巧，在分佈式中，如何能將數據流圖進一步優化，會成爲一種分佈式提速的一種方式。