c++ - TensorFlow:Python 函数的可用 C++ 等价物

Question

我想知道如何找到 Python 中广泛使用的 TensorFlow 方法的 C++ 等价物。例如，在哪里可以找到 tf.matmul() 的等价物？它是否可用？

我正在阅读 main.cc在label_image例如，我注意到它使用了像 Sub() 和 Div() 这样的函数，我在 C++ API 文档中找不到它们的文档。我想知道这些功能是从哪里来的。

谢谢。

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更新:

新 TensorFlow r1.0 C++ API 的良好文档很好地解决了这种困惑。 .

Answer 1

更新:答案主要对 TensorFlow 1.0 之前的版本有意义。 MBA 指出了 TF 团队直接提供的一些新解释(官方文档)，并且围绕操作进行了很好的重构:-)

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Python API 将许多操作的执行委托(delegate)给 C++ 实现。

tensorflow/core/ops 下的源代码包含内核和操作。它们是处理通过不同 API 调用的命令的实际操作。

内核和操作遵循一种模式。 REGISTER_OP 宏将 C++ 函数实现“附加”到句柄(字符串)，该句柄在运行时由其中一个 API 调用。这种架构有其优点和缺点 --- 超出范围:-)

例如tf.matmul，代码很容易在repository中的tensorflow/core/ops/math_ops.cc中找到。 .典型的模式如下所示:

REGISTER_OP("MatMul")
    .Input("a: T")
    .Input("b: T")
    .Output("product: T")
    .Attr("transpose_a: bool = false")
    .Attr("transpose_b: bool = false")
    .Attr("T: {half, float, double, int32, complex64, complex128}")
    .SetShapeFn(shape_inference::MatMulShape)
.Doc("[Edited: some doc string.]");

执行 tf.matmul 的实际代码在函数 shape_inference::MatMulShape 中(“仿函数”，即 C++ 函数)。包装器(例如 Python API)调用 MatMul 句柄来执行代码。