2018年8月28日

摘要: 目录 1. 什么是graph 2. 图构建辅助函数 3. graph_transfer_info 4. 关系图 5. 涉及的文件 6. 迭代记录 1. 什么是graph graph是TF计算设计的载体,如果拿TF代码的执行和Java代码执行相比,它相当于Java的字节码。关于graph的执行过程,我 阅读全文
posted @ 2018-08-28 09:32 jicanghai 阅读(1996) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 1. 什么是kernel 2. kernel_def 3. op_kernel 4. kernel的注册 4. op_segment 5. 关系图 6. 涉及的文件 7. 迭代记录 1. 什么是kernel 如果说op相当于操作的声明,那么kernel就是操作的实现。同一份声明在不同的设备上, 阅读全文
posted @ 2018-08-28 00:38 jicanghai 阅读(6684) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年8月27日

摘要: 目录 1. 什么是node 2. node_def 3. 关系图 4. 涉及的文件 5. 迭代记录 1. 什么是node TF中的计算图由节点组成,每个节点包含了一个操作,表示这个节点的作用,比如,如果一个节点的作用是做矩阵乘法,那么它的输入是两个矩阵,输出是两个输入矩阵相乘的结果。节点是自带结构的 阅读全文
posted @ 2018-08-27 09:04 jicanghai 阅读(2288) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月26日

摘要: 目录 1. 什么是op 2. op_def定义 3. op注册 4. op构建与注册辅助结构 5. op重写 6. 关系图 7. 涉及的文件 8. 迭代记录 1. 什么是op op和kernel是TF框架中最重要的两个概念,如果一定要做一个类比的话,可以认为op相当于函数声明,kernel相当于函数 阅读全文
posted @ 2018-08-26 23:26 jicanghai 阅读(3610) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 目录 1. 什么是tensor 2. tensor继承体系 3. 与Eigen3库的关系 4. 什么是tensor_reference 5. tensor_shape 6. tensor_slice 7. 其它结构 8. 关系图 9. 涉及的文件 10. 迭代记录 1. 什么是tensor TF全称 阅读全文
posted @ 2018-08-26 14:26 jicanghai 阅读(3612) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月25日

摘要: 目录 1. 什么是allocator 2. 内存分配器的管理 3. 内存分配追踪 4. 其它结构 5. 关系图 5. 涉及的文件 6. 迭代记录 1. 什么是allocator Allocator是所有内存分配器的基类,它定义了内存分配器需要实现的接口。 这些API可以被分为两类,一是内存分配与返还 阅读全文
posted @ 2018-08-25 23:19 jicanghai 阅读(2577) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 1. 什么是resource 2. 如何使用resource 3. 如何管理resource 4. 常用resource 5. 其它结构 6. 关系图 7. 涉及的文件 8. 迭代记录 1. 什么是resource 我们知道,TF的计算是由设备完成的。每个设备包含若干个节点,由这些节点完成实际 阅读全文
posted @ 2018-08-25 21:47 jicanghai 阅读(4920) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月14日

摘要: 介绍 Clang的线程安全分析模块是C++语言的一个扩展,能对代码中潜在的竞争条件进行警告。这种分析是完全静态的(即编译时进行),没有运行时的消耗。当前这个功能还在开发中,但它已经具备了足够的成熟度,可以被部署到生产环境中。它由Google开发,同时受到CERT(United States Comp 阅读全文
posted @ 2018-08-14 01:13 jicanghai 阅读(3007) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月12日

摘要: Tensorflow的核心代码在core模块中,56w行的代码量让人望而生畏,熟悉了bazel工具之后,发现BUILD文件是理清代码结构的很好的资源,但使用bazel query语法提取出来//tensorflow/core:tensorflow目标包含了9k多个依赖关系,即便画出了依赖关系图,可读 阅读全文
posted @ 2018-08-12 20:54 jicanghai 阅读(1655) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月29日

摘要: 使用bazel编译tensorflow项目的core包成功!找了个简单的target可视化,留作纪念,命令如下: bazel query --noimplicit_deps --nohost_deps 'deps(//tensorflow/core:protos_all_cc)' --output 阅读全文
posted @ 2018-07-29 23:11 jicanghai 阅读(700) 评论(0) 推荐(0) 编辑

导航