TensorFlow模塊與架構

TensorFlow支持各類異構的平臺，支持多CPU/GPU，服務器，移動設備，具備良好的跨平臺的特性；

TensorFlow模塊與API

TensorFlow架構

分層介紹

• 底層： 設備通訊層， 負責網絡通訊和設備管理。 設備管理能夠實現TF設備異構的特性，支持CPU、GPU、Mobile等不一樣設備。網絡通訊依賴gRPC通訊協議實現不一樣設備間的數據傳輸和更新。
• 第二層：Kernel 實現層， 以Tensor爲處理對象，依賴網絡通訊和設備內存分配，實現了各類Tensor操做或計算。Opkernels不只包含MatMul等計算操做，還包含Queue等非計算操做。
• 第三層： 圖計算層，包含本地計算流圖和分佈式計算流圖的實現。Graph模塊包含Graph的建立、編譯、優化和執行等部分。
• 第四層: API接口層， C API是對TF功能模塊的接口封裝，便於其餘語言平臺調用。
• 第五層: Client 層，不一樣編程語言在應用層經過API接口層調用TF核心功能實現相關實驗和應用。