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TensorFlow架构与设计:概述
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2021-01-27
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本文来自于简书,本文将阐述TensorFlow的系统架构,帮助读者加深理解TensorFlow的工作机理。TensorFlow基于数据流图,用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算,边表示节点之间相互联系的张量。计算图实例 TensorFlow支持各种异构的平台,支持多CPU/GPU,服务器,移动设备,具有良好的跨平台的特性;TensorFlow架构灵活,能够支持各种网络模型,具有良好的通用性;此外,TensorFlow架构具有良好的可扩展性,对OP的扩展支持,Kernel特化方面表现出众。
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TensorFlow架构与设计:概述架构与设计:概述
TensorFlow是什么?
TensorFlow基于数据流图,用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算,边表示节点之间相互联系的
张量。
计算图实例
TensorFlow支持各种异构的平台,支持多CPU/GPU,服务器,移动设备,具有良好的跨平台的特性;TensorFlow架构灵
活,能够支持各种网络模型,具有良好的通用性;此外,TensorFlow架构具有良好的可扩展性,对OP的扩展支持,Kernel特
化方面表现出众。
TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来,用于机器学习和神经网络方面的研究,于2015.10宣布开源,在
众多深度学习框架中脱颖而出,在Github上获得了最多的Star量。
本文将阐述TensorFlow的系统架构,帮助读者加深理解TensorFlow的工作机理。
本文假设读者已经了解TensorFlow的基本编程模型,包括计算图, OP, Tensor, Session等基本概念。
系统概述
TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统:
1.前端系统:提供编程模型,负责构造计算图;
2.后端系统:提供运行时环境,负责执行计算图。
weixin_38737635
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