TensorFlow的Session工作原理

最新推荐文章于 2025-03-20 17:15:07 发布
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本文详细介绍了TensorFlow中Session的工作原理。Session作为Graph与执行之间的桥梁，其run方法通过序列化Graph、fetches及feed_dict并调用TF_Run接口来执行计算。此过程涉及到_pywrap_tensorflow.so动态链接库，该库由SWIG工具自动生成，为Python提供TensorFlow C语言核心的接口。
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Session是Graph和执行者之间的媒介，Session.run()实际上将graph、fetches、feed_dict序列化到字节数组中，并调用tf_session.TF_Run（参见/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py）

而这里的tf_session.TF_Run实际上调用了动态链接库_pywrap_tensorflow.so中实现的_pywrap_tensorflow.TF_Run接口（参见/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py），这个动态链接库是tensorflow提供的诸多语言接口中python语言的接口。

事实上这里的_pywrap_tensorflow.so和pywrap_tensorflow.py是通过SWIG工具自动生成，tensorflow核心语言是c语言，这里是通过SWIG生成了各种脚本语言的接口。

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