tensorflow中的一些对象的含义

对于tensorflow框架的了解可参见： TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems这篇google的whitepaper2015。

tensorflow中的一些对象的含义

图（ GraphDef 和 Graph ）

GraphDef 即：序列化的图定义对象。
可使用ConvertGraphDefToGraph函数将GraphDef构建成Graph
Graph 是节点node的组织关系，包含节点的关联关系（edge）和节点对数据的操作计算（opeartion即op）

节点（NodeDef 和 Node）：

包含：节点名（Node name），操作名（operation name），输入（input），执行设备（device），属性（attr）.
在一个图中，节点名唯一；
不同的节点名可以有同样的操作名；

操作（op）：

操作（operation）拥有一个命名，代表一个抽象运算（例如：矩阵相乘运算或加运算）
包含：操作名（operation name），输入参数（input ArgDef），输出参数（output ArgDef），属性（attr），操作描述（doc string），优化设置等。
通过调用REGISTER_OP来注册操作（operation）
例如：定义一个绝对值运算操作

    REGISTER_OP("Abs") /*“Abs”为操作名*/    .Input("x: T") /*输入参数 x 类型为T*/    .Output("y: T")/*输出参数 y 类型为T*/    .Attr("T: {half, float, double, int32, int64}")/*T的类型可以为大括号中的任一种*/    .SetShapeFn(shape_inference::UnchangedShape)/*输入与输出的结构（维度、数据长度）是否变化*/    .Doc(R"doc(    Computes the absolute value of a tensor.    Given a tensor `x`, this operation returns a tensor containing the absolute    value of each element in `x`. For example, if x is an input element and y is    an output element, this operation computes \\(y = |x|\\).    )doc");/*操作符描述*/

通过OP我们可以注册一种操作（数据流操作或控制流操作）；
对于数据流操作用数学观点描述实质就是函数。大家都学过函数f，对于给定输入x(x可以为标量、向量、矩阵、多维矩阵等)，其对应的输出y（x可以为标量、向量、矩阵、多维矩阵等）
即

y=f(x)

定义op的梯度

例如：定义绝对值运算操作的梯度

Status AbsGrad(const AttrSlice& attrs, FunctionDef* g) {  return GradForUnaryCwise(g, {      {{"sign"}, "Sign", {"x"}, {}, {"dy"}},/*sign 节点*/      {{"dx"}, "Mul", {"dy", "sign"}},/*Mul 节点*/  });}REGISTER_OP_GRADIENT("Abs", AbsGrad);

y=Abs(x)

sign 操作

Sign(x)={1,−1,if x > 0if x <0

Mul 操作

dy/dx=Sign(x)∗x

张量（Tensor）

tensor 代表N维数组
TensorShape 代表张量的特征（维度、各维元素长度、元素类型）

操作核（KernelDef 和 OpKernel）：

OpKernel 表示 操作（operation）的特定实现，运行在某一个特定类型的设备(如:CPU或GPU)。
包含：操作名（operation name），核运行的设备（device）等。
TensorFlow二进制通过注册机制定义内核组。
例如注册Abs核

REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("Abs")                            .Device(DEVICE_GPU)                            .HostMemory("x")                            .HostMemory("y")                            .TypeConstraint<int32>("T"),                        UnaryOp<CPUDevice, functor::abs<int32>>);