本文来自于it168，文章介绍了Tensorflow实现原理、训练模型、执行图等相关知识。TensorFlow有一个重要组件client，顾名思义，就是客户端，它通过Session的接口与master及多个worker相连。其中每一个worker可以与多个硬件设备（device）相连，比如CPU或GPU，并负责管理这些硬件。而master则负责指导所有worker按流程执行计算图。TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现，其中单机指client、master、worker全部在一台机器

本文来自于网络，本文章主要通过介绍Tensorflow的训练模型和Tensorflow的分布式结构与计算，阐述了Tensorflow的实现原理,希望对您的学习有所帮助。实现原理图1.1TensorFlow单机版本和分布式版本的示例图TensorFlow计算图的运行机制客户客户端基于TensorFlow的编程接口，构造计算图。此时，TensorFlow并未执行任何计算。直至建立会议会话，并以会议为桥梁，建立客户端与后端运行时的通道，将的Protobuf格式的GraphDef发送至分布式Master

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本文来自于it168，文章介绍了Tensorflow 实现原理、训练模型、执行图等相关知识。TensorFlow有一个重要组件client，顾名思义，就是客户端，它通过Session的接口与master及多个worker相连。其中每一个worker可以与多个硬件设备（device）相连，比如CPU或GPU，并负责管理这些硬件。而master则负责指导所有worker按流程执行计算图。TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现，其中单机指client、master、worker全部在一台机