然而,在实际线上 inference 中,通常就是使用GraphDef. 但,GraphDef中连 Variable都没有,怎么存储 weight 呢? 原来,GraphDef虽然不能保存 Variable,但可以保存 Constant. 通过tf.constant将 weight 直接存储在NodeDef里,tensorflow 1.3.0 版本也提供了一套叫做freeze_graph的工具来自动的将图中的 Variable 替换成 co...
GraphDef是TensorFlow中的一个概念,它代表了一个计算图的定义。计算图是TensorFlow中的核心概念,它描述了计算任务中的各个操作(节点)以及它们之间的依赖关系。 TensorFlow中的计算图由节点(Node)和边(Edge)组成。节点表示操作,边表示数据流。GraphDef是一个Protocol Buffer(一种数据序列化格式)对象,用于存储计算图的定...
然而,在实际线上 inference 中,通常就是使用 GraphDef。然而,GraphDef中连Variable都没有,怎么存储weight呢?原来GraphDef 虽然不能保存 Variable,但可以保存 Constant。通过 tf.constant 将 weight 直接存储在 NodeDef 里,tensorflow 1.3.0 版本也提供了一套叫做 freeze_graph 的工具来自动的将图中的 Variable 替换...
目前分析GraphDef为图定义的内部表示格式。 syntax="proto3";packagetensorflow;import"tensorflow/core/framework/function.proto";import"tensorflow/core/framework/node_def.proto";import"tensorflow/core/framework/versions.proto";option cc_enable_arenas=true;option java_outer_classname="GraphProtos";option java_...
GraphDef是TensorFlow把Client创建的计算图使用Protocol Buffer序列化之后的结果。GraphDef包括了计算图所有的元数据。它可以被ConvertGraphDefToGraph方法转换成Graph。Graph不但有计算图的元数据,还有其他运行时候所需要的信息。 Worker 把计算图按照本地设备集继续切分成多个 PartitionGraph,把PartitionGraph 分配给每个设备...
2. 前端(Python)Graph的定义 一个Graph 对象将包含一系列 Operation 对象,表示计算单元 的集合。同时,它间接持有一系列 Tensor 对象,表示数据单元的集合。 下面我们先来看看前端Python端Graph的定义: classGraph(object):def__init__(self):self._lock=threading.Lock()self._nodes_by_id=dict()# GUARDED_BY(...
TensorFlow 用 Graph 这个容器数据结构来表示图。图的方法可以分为两类: 访问图中的数据 创建GraphDef 访问图中的数据 有这么一些访问图数据的方法: get_tensor_by_name(name):根据 name 返回张量。 get_operation_by_name(name):根据 name 返回运算。
GraphDefBuilder 以下一段注释代码中,我们能看出GraphDefBuilder的使用。 // GraphDefBuilder b;// using namespace ::tensorflow::ops; // NOLINT(build/namespaces)// Node* na = Const(7, b.opts());// // Note: WithName() returns a copy, opts is unchanged.// Node* nb = Const(5, b.opts...
执行session.run()时,将构造好的graph序列化为graphDef后,以protobuf的格式传递给master。 图剪枝:master根据session.run()传递的fetches和feeds列表,反向遍历全图full graph,实施剪枝,得到最小依赖子图 图分裂:master将最小子图分裂为多个Graph Partition,并注册到多个worker上。一个worker对应一个Graph Partition。 图...