tensorflow_core和tensorflow目录的区别

9月前作者：子燕若水分类：Toy博客阅读(34) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了tensorflow_core和tensorflow目录的区别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录home/hl/miniconda3/envs/StyleFlow/lib/python3.7/site-packages/下面包含两个tensorflow相关的子目录:

tensorflow目录和tensorflow_core目录包含不同的TensorFlow库文件:1. tensorflow目录包含TensorFlow的Python语言包,包括:- tensorflow.py:TensorFlow的Python接口入口文件。
- tools:一些TensorFlow实用工具脚本,如freeze_graph转换pb模型等。
-keras:TensorFlow Keras高级API。
- estimator:TensorFlow Estimator高级API。
- examples:TensorFlow官方模型和教程例子。所以如果你要在Python中调用TensorFlow,需要将这个目录添加到PYTHONPATH环境变量

tensorflow_core目录包含TensorFlow的C++底层库和头文件,包括:- frameworks/:TensorFlow框架核心实现,包括运算,内存管理,编译等。
- kernels/:TensorFlow各种op核心实现,包括数值计算,矩阵运算,NN等op。
- graph/:TensorFlow计算图和会话实现。
- common/:一些TensorFlow通用工具函数实现。
- lib:编译生成的TensorFlow库文件,如libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so等。所以如果要开发TensorFlow C/C++扩展,或者编译第三方依赖TensorFlow的库,需要包含这个目录里的头文件并链接库文件。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-477133.html

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