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本文链接地址: Tensorflow 算法优化器验证
通过一个很简单的程序来验算法优化器的功能。如下程序，通过原图：输入数据->取负数->取负数->取倒数->取倒数->得到结果，经过优化计算图直接变成：输入数据->得到结果，计算节点数目大大减小了。
程序用于验证算法优化器的功能：
输入数据->取负数->取负数->取倒数->取倒数->得到结果，经过优化计算图直接变成：输入数据->得到结果。
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本文链接地址: Tensorflow C API实现卷积计算
一个基于C API实现的进行卷积计算的示例。
一个卷积Operation测试代码：
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本文链接地址: Tensorflow Debug with CDT
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow |
sudo apt install python3-dev python3-pip pip install -U --user pip six 'numpy<1.19.0' wheel setuptools mock 'future>=0.17.1' 'gast==0.3.3' typing_extensions pip install -U --user keras_applications --no-deps pip install -U --user keras_preprocessing --no-deps |
./configure |
sudo apt install curl gnupg curl -fsSL https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | gpg --dearmor > bazel.gpg sudo mv bazel.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/ echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list sudo apt update && sudo apt install bazel |
1 Build Tensorflow的debug版本，即可以用GDB Debug的版本：
Build的时候加上copt “-g”:
通过gdb conv_ops_3d.pic.o验证，只要不出现No symbols则说明debug信息有。
bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/tools/lib_package:libtensorflow --verbose_failures #You can also use --per_file_copt to allow only some library with debug info. bazel build --config=opt --per_file_copt=.*tensorflow.*@-g //tensorflow/tools/lib_package:libtensorflow --verbose_failures [root@localhost conv_ops]# gdb conv_ops_3d.pic.o GNU gdb (GDB) Red Hat Enterprise Linux 7.6.1-114.el7 Copyright (C) 2013 Free Software Foundation, Inc. License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html> This is free software: you are free to change and redistribute it. There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. Type "show copying" and "show warranty" for details. This GDB was configured as "x86_64-redhat-linux-gnu". For bug reporting instructions, please see: <http://www.gnu.org/software/gdb/bugs/>... Reading symbols from /root/.cache/bazel/_bazel_root/e88dc1dcc3c90dfdeee7304faf39c313/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/bin/tensorflow/core/kernels/_objs/conv_ops/conv_ops_3d.pic.o...done. (gdb) #Other libraries may need for debuging. bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:cc_ops --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/c:c_test_util --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/c:c_api --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:cc_ops --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:const_op --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:array_ops --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:ops --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:match_ops --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:math_ops --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/cc:scope --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/core:test --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/core:testlib --verbose_failures bazel build --config=opt --copt -g //tensorflow/core/kernels:ops_testutil --verbose_failures |
TF计算图优化完成后，在Session开始执行后就轮到TF 计算图的执行了。Tensorflow会根据计算图的节点信息，首先找到一个没有输入的节点作为根节点，创建一个task交给线程池取执行。每个节点完成后会根据Edge通知下游节点计算，直到所有节点完成计算，然后输出结果。
还是以“TF 生成计算图”中的程序为例：
进入到如下的堆栈，从DirectSession::CreateExecutors()开始创建Executors。
tensorflow::DirectSession::CreateExecutors() at direct_session.cc:1,301 0x7ffff591344b tensorflow::DirectSession::GetOrCreateExecutors() at direct_session.cc:1,435 0x7ffff5914bec tensorflow::DirectSession::PRunSetup() at direct_session.cc:849 0x7ffff59162b7 TF_SessionPRunSetup() at c_api.cc:2,668 0x7ffff2090e54 main() at TensorflowTest2.cpp:58 0x40522e |
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假设我们有以下的tensorflow程序：
程序中，两个Input tensor A和B，一个常量tensor 2，两个计算Operation Plus2和PlusB。
程序计算A+2的结果。
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