原创 Tensorflow源碼解析7 -- TensorFlow分佈式運行時
1 概述 TensorFlow架構設計精巧，在後端運行時這一層，除了提供本地運行時外，還提供了分佈式運行時。通過分佈式訓練，在多臺機器上並行執行，大大提高了訓練速度。前端用戶通過session.run()啓動系統執行時，target默認爲空
2019-02-19 11:35:04
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原创 Tensorflow源碼解析6 -- TensorFlow本地運行時
1 概述 TensorFlow後端分爲四層，運行時層、計算層、通信層、設備層。運行時作爲第一層，實現了session管理、graph管理等很多重要的邏輯，是十分關鍵的一層。根據任務分佈的不同，運行時又分爲本地運行時和分佈式運行時。本地運行時
2019-02-19 11:35:04
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原创 Tensorflow源碼解析5 -- 圖的邊 - Tensor
1 概述 前文兩篇文章分別講解了TensorFlow核心對象Graph，和Graph的節點Operation。Graph另外一大成員，即爲其邊Tensor。邊用來表示計算的數據，它經過上游節點計算後得到，然後傳遞給下游節點進行運算。本文講解
2019-02-19 11:32:03
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原创 Tensorflow源碼解析4 -- 圖的節點 - Operation
1 概述 上文講述了TensorFlow的核心對象，計算圖Graph。Graph包含兩大成員，節點和邊。節點即爲計算算子Operation，邊則爲計算數據Tensor。由起始節點Source出發，按照Graph的拓撲順序，依次執行節點的計算
2019-02-19 11:32:03
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原创 Tensorflow源碼解析3 -- TensorFlow核心對象 - Graph
1 Graph概述 計算圖Graph是TensorFlow的核心對象，TensorFlow的運行流程基本都是圍繞它進行的。包括圖的構建、傳遞、剪枝、按worker分裂、按設備二次分裂、執行、註銷等。因此理解計算圖Graph對掌握Tensor
2019-02-19 11:31:53
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