[图解tensorflow源码] Session::Run()流程图 （单机版）

最新推荐文章于 2024-03-07 13:41:41 发布
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本文详细解析了TensorFlow中Session::Run()方法的工作流程，特别是针对单机版的实现细节进行了深入探讨。通过一张清晰的流程图帮助读者理解整个执行过程中的关键步骤和技术要点。

title: Session::Run()流程图 （单机版）
tags: 深度学习/tensorflow
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【深度学习框架】Tensorflow Session.run()函数的进一步理解
TomRen
09-29 2万+
Tensorflow: tf.Session.run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) ----->run options and evaluated tensors in fetches,based feed_dict<-----
tensorflow的session.run
lzp_k2的专栏
06-22 375
https://www.jianshu.com/p/85e4a3a5a598
tensorflow函数解析：Session.run和Tensor.eval
Tinazu的博客
04-02 429
Tensor t，在使用t.eval()时，等价于：tf.get_default_session().run(t). sess.run()在同一步获取多个tensor中的值，
tensorflow源码分析（五）session.run()
hobertony_7的专栏
12-14 4631
      接下里分析session.run()接口，执行一次run就执行了一遍数据流图，在tensorflow代码中通常在一个循环中调用run接口，一次run就是训练过程中的一步： 1）session.run() 客户端通过该接口执行一步训练 2）BaseSession.Run（）fetches参数可以是单个元素，或者是一个列表，一个字典，一个元组，都是可以的，但是要有个前提，最...
会话接口session（），run（）的使用
qq_42612717的博客
05-26 1477
Session()方法tensorflow的内核使用更加高效的C++作为后台，以支撑它的密集计算。tensorflow把前台(即python程序)与后台程序之间的连接称为"会话(Session)"Session作为会话，主要功能是指定操作对象的执行环境，Session类构造函数有3个可选参数。 · target(可选)：指定连接的执行引擎，多用于分布式场景。 · graph(可选)：指定要在Session对象中参与计算的图(graph)。 · config(可选)：辅助配置Session对象所需的参数(限制
TensorFlow Session 深入解析：运行流程与分布式服务
2. **本地运行代码流程跟踪**：在本地环境中，session创建后，使用`run()`方法执行计算图。这包括初始化变量、加载模型、读取图像数据，以及执行模型预测。 3. **分布式运行代码跟踪**：在分布式环境中，计算图可以...
一云世界图解华为云Stack
12-11
Session::Run()流程图 （单机版）](http://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773036.html) [[图解tensorflow源码] Session::Run() 分布式版本](http://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773043.html) Graph 篇 [[图解...
从dat文件获取图片格式信息
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12-12
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ESP32编译流程全解析：揭秘pio run背后的5个关键执行阶段
ESP32的编译流程是一个高度自动化但层次分明的构建过程，涵盖从源码预处理到固件烧录的完整链路。整个流程由构建系统（如PlatformIO或ESP-IDF）驱动，首先解析配置文件并初始化编译环境，随后依次执行预处理、编译、...
SQL Server 2005安装失败十大高频问题汇总：附权威排查流程图解
[SQL Server 2005安装失败十大高频问题汇总：附权威排查流程图解](https://img-blog.csdnimg.cn/3e1811c50760444bb63cfd50e4f7148c.png) # 摘要 SQL Server 2005安装失败是数据库部署过程中常见的技术难题，严重...
深入解析Session工作原理及运行流程
08-18
主要介绍了深入解析Session工作原理及运行流程,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
c++使用onnxruntime时session-＞Run出现的问题
qq_43925015的博客
03-07 4934
在搜索后，看到一个也是session->Run出问题的案例。虽然具体情况和我的不太一样，但姑且试用了对应的方法：尝试将 Ort::Env 变量设为静态。可能在session->Run时还会读取调用建立session时的env的信息？在程序开始加载模型建立会话时，会先用假数据进行一次session->Run，这时候是能正常运行的。在c++程序中要引入onnxruntime进行onnx的模型推理，出现了一个问题。一旦跨函数了就不可以。但是在程序运行中，调用session->Run时，则会报错。
TF Session.run注入参数简单例子
大柠檬的博客
11-16 2866
也有叫做喂参数的。 feed_dict参数的作用是替换图中的某个tensor的值。例如： a = tf.add(2, 5) #a=7 b = tf.multiply(a, 3) #b=3*7=21 with tf.Session() as sess: print(sess.run(b)) replace_...
在tensorflow程序运行过程中跟踪变量的方法，通过tf.Print实现
z2539329562的博客
10-10 3283
# tf.Print( # input_, # input_: A tensor passed through this op. 输入单元 # data, # data: A list of tensors to print out when op is evaluated 输出单元 # message=None, # mess...
sess.run()详解
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TensorFlow与我们正常的编程思维略有不同： 先预定义一些操作/占位符构建graph，所有的操作op和变量都视为节点,TensorFlow中的语句不会立即执行； 当构建完graph图后，需要在一个session会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。 等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。在执行session.run()时，tensorflow并不是计算了整个图，只是计算了与想要fetch的值相关的部分。 创建session对象 tf.com
Session::Run() 分布式版本
slamer的专栏
08-25 390
如何理解Tensorflow中的Tensor? tf.session()和tf.run()抽象理解
蜗牛小瀚的私人博客
04-04 689
1 关于Tensorflow环境配置的各种Bug: import tensorflow as tf 前言: 这几天装各种包、各种环境, 一直不成功的都要砸电脑了, 留一些记录在前面; 引入tensorflow时候出现的99%的问题都是**版本问题**, tensorflow与各种包之间的依赖关系非常复杂, 一但某一个库的版本不匹配就无法正确引入Tensorflow. 解决: 把pip的源改为阿里云 pip config set global.index-url http://mirrors.
Tensorflow 基础框架
juliarjuliar的博客
03-26 432
Tensflow 基础框架 1. 处理结构 1.1 计算图纸：Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 因为TensorFlow是采用数据流图（data　flow　graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 节点（Nodes）在图中表示...
tensorflow 中session()源码解析：
yuanlunxi的专栏
11-26 2224
       计算机视觉交流群：677855967，欢迎大家加入交流。        一直对tensorflow中的session的原理搞不清楚，只知道傻傻的用，今天有空去看了一下源码，把一些的粗浅的认识记录在这里，分享给大家，不正之处，多拍板转。       在tensorflow中，大家一般这样使用session：with tf.Session() as sess: 或者sess=tf.S...
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