TensorFlow是什么？

　　TensorFlow基于數(shù)據(jù)流圖，用于大規(guī)模分布式數(shù)值計(jì)算的開源框架。節(jié)點(diǎn)表示某種抽象的計(jì)算，邊表示節(jié)點(diǎn)之間相互聯(lián)系的張量。

　　計(jì)算圖實(shí)例

　　TensorFlow支持各種異構(gòu)的平臺(tái)，支持多CPU/GPU，服務(wù)器，移動(dòng)設(shè)備，具有良好的跨平臺(tái)的特性；TensorFlow架構(gòu)靈活，能夠支持各種網(wǎng)絡(luò)模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架構(gòu)具有良好的可擴(kuò)展性，對(duì)OP的擴(kuò)展支持，Kernel特化方面表現(xiàn)出眾。

　　TensorFlow最初由Google大腦的研究員和工程師開發(fā)出來，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，于2015.10宣布開源，在眾多深度學(xué)習(xí)框架中脫穎而出，在Github上獲得了最多的Star量。

　　本文將闡述TensorFlow的系統(tǒng)架構(gòu)，幫助讀者加深理解TensorFlow的工作機(jī)理。

　　本文假設(shè)讀者已經(jīng)了解TensorFlow的基本編程模型，包括計(jì)算圖， OP， Tensor， Session等基本概念。

　　系統(tǒng)概述 TensorFlow的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以C API為界，將整個(gè)系統(tǒng)分為「前端」和「后端」兩個(gè)子系統(tǒng)：

　　前端系統(tǒng)：提供編程模型，負(fù)責(zé)構(gòu)造計(jì)算圖；

　　后端系統(tǒng)：提供運(yùn)行時(shí)環(huán)境，負(fù)責(zé)執(zhí)行計(jì)算圖。

　　TensorFlow系統(tǒng)架構(gòu)

　　如上圖所示，重點(diǎn)關(guān)注系統(tǒng)中如下4個(gè)基本組件，它們是系統(tǒng)分布式運(yùn)行機(jī)制的核心。

　　Client

　　Client是前端系統(tǒng)的主要組成部分，它是一個(gè)支持多語言的編程環(huán)境。它提供基于計(jì)算圖的編程模型，方便用戶構(gòu)造各種復(fù)雜的計(jì)算圖，實(shí)現(xiàn)各種形式的模型設(shè)計(jì)。

　　Client通過Session為橋梁，連接TensorFlow后端的「運(yùn)行時(shí)」，并啟動(dòng)計(jì)算圖的執(zhí)行過程。

　　Distributed Master

　　在分布式的運(yùn)行時(shí)環(huán)境中，Distributed Master根據(jù)Session.run的Fetching參數(shù)，從計(jì)算圖中反向遍歷，找到所依賴的「最小子圖」。

　　然后，Distributed Master負(fù)責(zé)將該「子圖」再次分裂為多個(gè)「子圖片段」，以便在不同的進(jìn)程和設(shè)備上運(yùn)行這些「子圖片段」。

　　最后，Distributed Master將這些「子圖片段」派發(fā)給Work Service；隨后Work Service啟動(dòng)「子圖片段」的執(zhí)行過程。

　　Worker Service

　　對(duì)于每以個(gè)任務(wù)，TensorFlow都將啟動(dòng)一個(gè)Worker Service。Worker Service將按照計(jì)算圖中節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系，根據(jù)當(dāng)前的可用的硬件環(huán)境（GPU/CPU），調(diào)用OP的Kernel實(shí)現(xiàn)完成OP的運(yùn)算（一種典型的多態(tài)實(shí)現(xiàn)技術(shù)）。

　　另外，Worker Service還要負(fù)責(zé)將OP運(yùn)算的結(jié)果發(fā)送到其他的Work Service；或者接受來自其他Worker Service發(fā)送給它的OP運(yùn)算的結(jié)果。

　　Kernel Implements

　　Kernel是OP在某種硬件設(shè)備的特定實(shí)現(xiàn)，它負(fù)責(zé)執(zhí)行OP的運(yùn)算。

　　組件交互

　　組件交互

　　如上圖所示，假設(shè)存在兩個(gè)任務(wù)：

　　/job:ps/task:0： 負(fù)責(zé)模型參數(shù)的存儲(chǔ)和更新

　　/job:worker/task:0： 負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練或推理

　　接下來，我們將進(jìn)一步抽絲剝繭，逐漸挖掘出TensorFlow計(jì)算圖的運(yùn)行機(jī)制。

　　客戶端 Client基于TensorFlow的編程接口，構(gòu)造計(jì)算圖。目前，TensorFlow主流支持Python和C++的編程接口，并對(duì)其他編程語言接口的支持日益完善。

　　此時(shí)，TensorFlow并未執(zhí)行任何計(jì)算。直至建立Session會(huì)話，并以Session為橋梁，建立Client與后端運(yùn)行時(shí)的通道，將Protobuf格式的GraphDef發(fā)送至Distributed Master。

　　也就是說，當(dāng)Client對(duì)OP結(jié)果進(jìn)行求值時(shí)，將觸發(fā)Distributed Master的計(jì)算圖的執(zhí)行過程。