用 C++ 和 Python 编写的所有 Tensorflow 算法是不是都只是易于使用的 API？

Posted 2023-02-23

【中文标题】用 C++ 和 Python 编写的所有 Tensorflow 算法是不是都只是易于使用的 API？

【英文标题】：Are all the algorithms of Tensorflow written in C++ and Python only serve to be easy-to-use APIs?用 C++ 和 Python 编写的所有 Tensorflow 算法是否都只是易于使用的 API？

【发布时间】：2017-04-24 23:29:54

【问题描述】：

我知道 Tensorflow 是用 C++ 引擎编写的，但是我在我的安装目录中没有找到任何 C++ 源代码（我是通过 pip 安装的）。当我检查 python 代码时，我感觉到 python 级别只是一个包装器，没有呈现算法的本质。例如tensorflow/python/ops/gradients.py中，gradients()函数调用python_grad_func()计算梯度，这是DeFun的类方法。

我的问题是，Tensorflow 的所有重要部分都是用 C++ 编写的，而 python 只是用作一些 API 吗？

【问题讨论】：

这听起来很可能，因为算法可以用最适合该问题的语言编写，然后您只需提供绑定以使用不同语言的库。根据我的经验，这是一种相当典型的做法

@Neo223：你知道如何从 Tensorflow 源代码中获取任何运算符的实际 c++ 实现/代码吗？有没有办法在tensorflow中获取后端c++代码？

【参考方案1】：

这基本上是正确的，尽管在 Python 中实现了很多复杂的东西。我不会说 C++ 中的“算法”，而是说核心数据流执行引擎和大多数操作（例如 matmul 等）都在 C++ 中。许多管道以及一些功能（如定义函数的梯度）都在 Python 中。

有关为什么会这样的更多信息和讨论，请参阅this *** answer