作者：刘光聪 ，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计：OP本质论 http://www.jianshu.com/p/236335897b30 责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 相关文章： 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow架构与设计：会话生命周期
TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统。前端系统扮演了Client的角色，完成计算图的构造，通过转发Protobuf格式的GraphDef给后端系统的Master，并启动计算图的执行过程。
最终，Master将图进行分裂，通过RegisterGraph接口，将GraphDef的子图片段注册到Worker上。因此，GraphDef是描述计算图的知识模型，整个TensorFlow的计算过程都是围绕GraphDef所展开的。
领域模型
TensorFlow计算的单位是OP，它表示了某种抽象计算。本章首先阐述NodeDef, OpDef的元数据模型，然后通过一个简单的例子，讲述元数据的流动过程。
元数据
OP表示某种抽象计算，它拥有0个或多个「输入/输出」，及其0个或多个「属性」。其中，输入/输出以Tensor的形式存在。
在系统实现中，OP的元数据使用Protobuf格式的OpDef描述，实现前端与后端的数据交换，及其领域模型的统一。
OpDef定义
OpDef定义
OpDef定义包括OP的名字，输入输出列表，属性列表，优化选项等。其中，属性常常用于描述输入/输出的类型，大小，默认值，约束，及其OP的其他特性。
OpDef表示
OP命名
OP通过名字索引，因此必须保证OP的名字全局唯一。按照规范，OP的名字采用「驼峰」的命名风格，而Python前端则使用「小写下划线」的命名风格。后者也常常称为「OP构造器」，也是公开给用户的编程接口(API)。
另外，以下划线开头的OP被系统内部实现保留。例如，_Send, _Recv，它们用于设备间通信的OP；_Source, _Sink标识计算图的开始节点和结束节点。
输入/输出
OP的输入/输出以Tensor的形式存在，存在如下4种情况。
- 0个Tensor
- 零输入
- 零输出
- 1个Tensor
- 类型确定
- 类型不确定
- 多个Tensor
- 类型相同
- 类型不相同
相对于OP的属性，OP的输入是动态的，其值每次迭代(Step)时，都会发生变化。
属性
OP可以拥有「属性集」，用于描述OP输入输出的类型，大小，默认值，约束，及其其他OP的特征。其中，计算图构造时，属性值(AttrValue)被确定(由NodeDef携带，通过GraphDef传递给后端执行系统)。
也就是说，OP的「属性定义」与「属性值设置」是两个分离的过程。其中，属性定义在OP注册时确定，通过AttrDef描述；属性值设置在计算图构造时确定(OP添加到计算图时)，由AttrValue描述。
相对于OP的输入，OP的属性则是静态的。OP属性值在计算图构造期间确定，包括输入输出的类型，大小，形状等，在计算迭代过程之中不会发生变化。
NodeDef定义
NodeDef表示
OP索引
NodeDef通过op从OpRegistry中索引OpDef。
输入列表
通过input指定节点的输入列表，它也是构造计算图最重要的知识所在。它存在2种情况，分别表示普通边与控制依赖边。
按照约定，为了解析方便，input列表前面存储普通边，随后存储控制依赖边。
代码语言：javascript复制
node:src_output表示此边为普通边，承载Tensor的数据流。其中，node为前驱节点的名称，src_output为前驱节点输出边的索引。特殊地，当src_output为0时，可以略去0。
代码语言：javascript复制
^node表示该边为控制依赖边。其中，node为前驱节点的名称。
设备规范
通过device可以支持用户自定义设备分配方案。例如，
- “@other/node”: 与other/node节点分配在同一设备；
- “/job:worker/replica:0/task:1/gpu:3”：完整规范
- “/job:worker/gpu:3”：部分规范
- “”：空规范
属性值列表
在计算图的构造期，OP属性值得以确定，包括输入/输出的类型，Shape等信息。OP的属性值承载于OpDef的attr属性列表之中。
符号编程
TensorFlow的计算过程是一个延迟计算，是一种典型的基于符号的编程范式。从计算时间轴看，计算过程基本分为2个阶段：
- 图构造期：负责计算图的构造；
- 图执行期：负责计算图的执行。
其中，在系统初始化时，系统实现对所有OP进行扫描注册，并保存于OpRegistry之中。
注册OP
理论上，OP的注册发生在系统初始化阶段。后端系统，可以使用REGISTER_OP实用宏注册OP。前端系统，也存在类似的OP注册机制。
使用REGISTER_OP注册OP过程，实际上是一个REGISTER_OP描述到OpDef表示的翻译过程。OpDefBuilder通过链式调用Input, Output, Attr方法分别构造OP的输入、输出列表，及其属性列表。最后，通过调用Finalize成员函数，经过解析字符串表示，将其翻译为OpDef的内在表示，最后注册到OpRegistry之中。
OP构建过程
例如，REGISTER_OP(“ZerosLike”)向系统注册了一个zeros_like的OP，在运行时实现了OpDef的翻译表达。
OP注册
构造OP
在前端，用户使用OP构造器实现OP的构造，并将OP注册到计算图中。在计算图构造期间，OP的输入/输出的类型，Shape得以确定，OP属性值也得以确定。
计算图的构造过程，实际上就是GraphDef定义过程。其中，OP的属性值承载于NodeDef，计算图构造期间，NodeDef的属性值得以确定。
在计算图执行启动时，通过调用Session.run，将整个GraphDef传递给后端，并启动计算图的执行。例如，存在如下的计算图构造过程：
代码语言：javascript复制
tensor = tf.constant([1, 2], name="n1")
zeros = tf.zeros_like(tensor, name="n2")ZerosLike的上游节点为n1，其src_output=0输出边流入ZerosLike。此时，ZerosLike的属性T的值自动推演为DT_INT32，两个节点构造了一个简单的计算图。
OP构造
执行OP
在计算图执行期间，输入由上游OP流入得以确定，根据特定设备类型，输入输出类型，多态选择合适的Kernel实现，并启动Kernel的计算过程。
例如，如果zeros_like上游输入为[1, 2, 3, 4]，进过zeros_like的OP运算，输出为[0, 0, 0, 0]。
OP执行
