TensorFlow会话代码深度剖析与实例

本文档深入分析了TensorFlow 0.8.0rc0-147-gcf7ce8a版本中的session功能，由jingwenyi作者于2016年6月10日发布。主要内容分为四节，旨在帮助读者理解TFsession的运作机制。 **第一节：tensorflow/examples/label_image/实例代码运行** 该部分介绍了一个实际的tensorflow/examples/label_image示例，该代码用于识别图像中的对象。通过在tensorflow/examples/label_image/data目录下的图像进行测试，结果显示图像中的人有大约60%的概率是军人。作者还分享了在TF源码分析小组服务器（地址：101.200.210.101）上进行的详细步骤，包括从Google服务器下载预训练模型inception_dec_2015.zip，并将其解压到实验目录。 **第二节：代码运行流程跟踪** 1. **图表分析运行流程**：这部分可能涉及解析TensorFlow是如何在图形（Graph）中构建计算流程，并如何通过Session对象来执行这些操作。它可能涵盖了图的构建、变量初始化、数据流以及计算图的执行逻辑。 2. **本地运行代码流程跟踪**：这里详细解释了在本地计算机上如何设置和配置Session，从创建会话到加载模型参数，再到执行计算图的各个步骤。 3. **分布式运行代码跟踪**：探讨了如何在多台机器或GPU上并行化处理，展示了分布式环境中的Session如何协同工作，包括数据分发、通信机制等。 **第三节：分布式服务进程分析** 1. **分布式服务进程图解**：这部分可能展示了一个分布式环境中TensorFlow服务的架构图，包括Master节点和Worker节点之间的交互。 2. **分布式服务进程启动跟踪**：详述了分布式服务的启动过程，包括如何配置环境变量、启动服务器组件以及连接到集群。 3. **ENQUEUE_REQUEST宏分析**：ENQUEUE_REQUEST可能是指TensorFlow中的一种特定操作，用于在分布式环境中管理和调度任务，这涉及到队列管理和异步执行。 **第四节：DoRecvTensor和DoRunGraph处理分析** 这是对核心Session方法的剖析，解释了DoRecvTensor和DoRunGraph这两个函数在会话中的作用： 1. **DoRecvTensor**：可能是接收Tensor数据或者处理从其他进程发送过来的Tensor请求，确保数据的正确传递和处理。 2. **DoRunGraph**：负责执行计算图，可能是调用低级C++ API，驱动实际的数学运算和模型推理。 整个文档提供了一种深入了解TensorFlow Session工作原理的方法，特别是对于那些希望扩展到分布式环境或者深入理解代码执行流程的开发者来说，非常有价值。通过阅读和理解这些内容，读者可以更好地掌握TensorFlow的会话管理与执行机制。