『TensorFlow Internals』笔记_源码结构
2024-10-18 22:28:27
零、资料集合
- 知乎专栏：Bob学步
- 知乎提问：如何高效的学习 TensorFlow 代码?.
- 大佬刘光聪（Github，简书）
- 开源书：TensorFlow Internals，强烈推荐（本博客参考书）
- TensorFlow架构与设计：编程模型
- TensorFlow架构与设计：概述
- TensorFlow架构与设计：会话生命周期
- TensorFlow架构与设计：图模块
- TensorFlow架构与设计：OP本质论
- TensorFlow架构与设计：变量初始化
- 大佬姚健（Github）
- 系列文章（图片？）：图解tensorflow源码
- 『深度长文』Tensorflow代码解析（一）
- 『深度长文』Tensorflow代码解析（二）
- 『深度长文』Tensorflow代码解析（三）：Op/Kernel相关
- 『深度长文』Tensorflow代码解析（四）：Graph相关
- 『深度长文』Tensorflow代码解析（五）：Session相关
- TensorFlow Kernels Registration 源码解析：TensorFlow的介绍写在paddle的wiki里。
- 网上某大佬博客（强烈推荐）
- TensorFlow 拆包（一）：Session.Run()
- TensorFlow 拆包（二）：TF 的数据流模型实现以及自动求导
- TensorFlow 拆包（三）：Graph 和 Node
- TensorFlow 拆包（四）：Device
- TensorFlow 拆包（五）：Distributed
- TensorFlow 拆包（六）：RDMA
- TensorFlow 拆包（七）：Profiling 踩坑 & Benchmark
- TensorFlow 拆包（八）：Dynamic Control Flow in Large-Scale Machine Learning
- 知乎某大佬专栏
- 其他
另附：
一、代码获取
克隆源码：
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
切换到r1.4稳定分支：
cd tensorflow
git check r1.4
二、源码结构
tree -d -L 1 ./tensorflow
| 目录 | 说明 |
|---|---|
| /c | C++ API，也是一些 Python API 与 C 层的接口部分 |
| /cc | |
| /compiler | 即时编译的工具内容 |
| /contrib | 一些额外的库，大部分由第三方添加，其中一些正式确定的内容会移出去 |
| /core | TensorFlow 的核心运行时代码 |
| /core/distributed_runtime | 分布式运行时代码 |
| /core/framework | 运行时中相对最底层的架构部分，涉及到很多基础结构的定义、与 Protobuf 的结合部分等等 |
| /core/graph | 运行时中对计算图的定义和处理 |
| /core/kernels | 计算图中 Op 的核心计算部分（即 Op 的 Kernel 函数） |
| /core/lib | 运行时中调用的其他库的接口？ |
| /core/ops | C 部分的 Op 分成两个部分，核心计算函数在前面的 /kernels 目录中，这里存的是 Op 面向上层 Python 运行时的注册部分内容。 详见 TensorFlow 拆包（三）：Graph 和 Node |
| /core/platform | 针对不同平台的额外内容 |
| /core/profiler | 运行时的调优工具？ |
| /core/protobuf | Protobuf 的定义 |
| /core/util | 其他的一些工具 |
| /python | TensorFlow Python 部分的运行时和 API |
重点文件夹如下：
core
内核的源码，C++实现。
python
接口API，python实现。
contrib
第三方库，实验性，当 contrib 标准化,并从 中,并正式对外发布。
stream_executor
提速组件，并行化、分布式相关。
compiler
优化计算图，主要优化OP的分解组合方式，找到尽可能好的图构建方式，能够分析运行时的计算图,将多个 OP 融
合在一起,并生成更高效的本地机器代码,提升计算图的执行效率。
三、逻辑构架图
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