TensorFlow 源代码的调用堆栈跟踪？答案

【问题标题】：The call-stacktrace of TensorFlow source code?TensorFlow 源代码的调用堆栈跟踪？
【发布时间】：2016-08-30 03:14:46
【问题描述】：

我想研究TensorFlow很久了，所以想看一下它的源代码，但是刚开始。例如：

找不到更深层次的功能。

函数Shape在哪里计算？

【问题讨论】：

标签： machine-learning nlp computer-vision tensorflow deep-learning

【解决方案1】：

您展示的代码片段是自动生成的一段代码，它将"Shape" 操作添加到图表中。 _op_def_lib.apply_op() 的参数中的字符串 "Shape" 确定节点的操作类型。标准操作类型在 C++ 源代码中注册，在 TensorFlow 源代码的tensorflow/core/ops/ 目录中。特别是，"Shape" 操作在tensorflow/core/ops/array_ops.cc 中注册。这些注册用于定义每个操作的输入、属性和输出的类型，Python 包装器是从这些注册生成的。

当您第一次运行包含该节点的子图时（即在对 tf.Session.run() 的调用中），TensorFlow 将查找在特定设备上实现该操作的适当内核。（例如，CPU 和 GPU 操作实现通常有单独的内核。）标准内核实现在 C++ 源代码中注册，在 TensorFlow 源代码的tensorflow/core/kernels/ 目录中。特别是，"Shape" 内核在tensorflow/core/kernels/shape_ops.cc 中注册。内核注册命名一个实现内核的类，它必须是tensorflow::OpKernel的子类，在这种情况下是tensorflow::ShapeOp类。子图第一次运行时调用构造函数，每次运行时调用Compute()方法。

【讨论】：

谢谢。请告诉我在我的本地机器上哪里可以找到这些 C++ 文件？再次感谢。我搜索了整个文件系统，都找不到。那么如何高效地阅读C++源代码呢？
这取决于您如何配置 TensorFlow 安装。如果您从源代码安装，它们将位于您将TensorFlow git repository 克隆到的位置。如果您从 PIP 包安装，则源文件可能不在您的本地计算机上。