TensorFlow：可用的C++等效的Python函數

我想知道如何找到在Python中廣泛使用的TensorFlow方法的C++等價物。例如，哪裏可以找到相當於tf.matmul()？它是否可用？TensorFlow：可用的C++等效的Python函數

我讀main.cc在label_image例子，我注意到，它使用的功能，如Sub()和Div()，其單證我不能在C++ API文檔找到。我不知道這些功能來自哪裏。

謝謝。

更新：

這種混亂是非常新TensorFlow r1.0 C++ API的良好的文檔解決。

來源

2017-01-24 mhaghighat

更新：答案對於TensorFlow的1.0之前的版本是非常有意義的。 MBA點，通過直接（官方文檔）的TF團隊提供了一些新的解釋，並有周圍的OPS好重構:-)

許多操作的API的Python執行委託給C++實現。

tensorflow/core/ops下的源代碼包含內核和操作系統。它們是處理通過不同API調用的命令的實際操作。

內核和操作符遵循一種模式。 REGISTER_OP宏將一個C++函數實現「附加」到一個句柄（一個字符串），該句柄在運行時被其中一個API調用。這類建築都有其優點和缺點---超出範圍在這裏:-)

例如tf.matmul，代碼可以很容易地在tensorflow/core/ops/math_ops.cc在repository找到。典型的圖案是這樣的：

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.]");

當實際運行的代碼來執行tf.matmul是在函數shape_inference::MatMulShape（以下簡稱「函子」，即C++函數）。包裝器（例如Python API）調用MatMul句柄來執行代碼。

來源

2017-01-24 01:05:27

在新的r1.0版本的文檔中似乎更清楚：https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/ – mhaghighat

的確如此！感謝您的鏈接和您的問題更新。我會相應地更新答案。 –

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