TensorFlow 源代码的调用堆栈跟踪？
The call-stacktrace of TensorFlow source code?
我想长期研究TensorFlow，所以我想阅读它的源代码，但在开始时。例如：
找不到更深层次的功能
函数Shape在哪里计算？
您显示的代码片段是自动生成的代码片段，它向图形添加了 "Shape" 操作 。 _op_def_lib.apply_op() 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/core/ops/ directory of the TensorFlow source code. In particular, the "Shape" operation is registered in tensorflow/core/ops/array_ops.cc 中。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。
第一次 运行 包含该节点的子图（即在调用 tf.Session.run() 时），TensorFlow 将查找相应的 内核 在特定设备上实现操作。 （例如，CPU 和运算的 GPU 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. The kernel registration names a class the implements the kernel, which must be a subclass of tensorflow::OpKernel, and in this case is the tensorflow::ShapeOp class 中注册。子图运行s第一次调用构造函数，每次运行运行s.
时调用Compute()方法
我想长期研究TensorFlow，所以我想阅读它的源代码，但在开始时。例如：
找不到更深层次的功能
函数Shape在哪里计算？
您显示的代码片段是自动生成的代码片段，它向图形添加了 "Shape" 操作 。 _op_def_lib.apply_op() 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/core/ops/ directory of the TensorFlow source code. In particular, the "Shape" operation is registered in tensorflow/core/ops/array_ops.cc 中。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。
第一次 运行 包含该节点的子图（即在调用 tf.Session.run() 时），TensorFlow 将查找相应的 内核 在特定设备上实现操作。 （例如，CPU 和运算的 GPU 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. The kernel registration names a class the implements the kernel, which must be a subclass of tensorflow::OpKernel, and in this case is the tensorflow::ShapeOp class 中注册。子图运行s第一次调用构造函数，每次运行运行s.
Compute()方法