1 Dive into TensorFlow系列-静态图运行原理( 三 ) _生活百科

3.2 若干执行细节静态图的实际执行过程要比3.1节描述的复杂得多。由于本篇的初衷不是做源码的完整剖析，因此我们仅就Client向Master的处理过程做详细说明，旨在让读者亲身体会一下交互过程的复杂性。
Client创建GrpcSession，控制Client会话的生命周期；Master运行时被MasterSession控制。GrpcSession通过抽象工厂模式得到，首先得到工厂类GrpcSessionFactory的对象，并用SessionFactory句柄factory存储。然后通过factory的多态方法生成GrpcSession，如果target为grpc://的话。Master本质上是一个Server，每个Server均有一个MasterService和一个WorkerService 。
Client通过GrpcSession调用Master节点的MasterService，这个过程需借助MasterInterface才可完成。MasterInterface用来和MasterService进行通信，它有两种不同的场景实现：
?如果Client和Master在同一个进程中，则用LocalMaster实现进程内的直接通信。?GrpcRemoteMaster则使用gRPC来和MasterService进行通信，此时Master和Client在两个不同的进程中。GrpcRemoteMaster的角色是gRPC客户端，它通过stub访问远程Master节点上的MasterService服务。

文章插图
如果读者想对上述过程做更为深入的了解，可以参考几个关键类的源码：
?GrpcSession：core/distributed_runtime/rpc/grpc_session.h?LocalMaster：core/distributed_runtime/local_master.h?GrpcRemoteMaster：core/distributed_runtime/rpc/grpc_remote_master.cc?GrpcMasterService：core/distributed_runtime/rpc/grpc_master_service.cc其实Client到Master的处理过程还涉及MasterSession的创建，以及GrpcSession与MasterSession的交互与标识问题。篇幅所限，不展开了。
四、总结作为Dive into TensorFlow系列第一讲，本文由浅入深、系统讲解了静态图及其运行原理，以及支撑这些功能的架构设计与部分源码解析。回到文章开头提到的用户读懂全文能有什么收益？（尝试提几点）
?明白默认session能运行默认静态图的原理，及常见的错误排查与调试方法。能根据场景需要灵活选择动/静态图计算模式。?如果一个静态图由几个独立子图构建，我们建议对每个子图分别构建tf.Graph对象。?了解3.1小节对后续深入掌握op的placement、graph partition、基于gRPC的send/recv算子对做进程间通信有方向性指引作用。作者：李杰参考资料1.Graphs and Sessions： https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r1/guide/graphs.md
2.《机器学习系统：设计与实现》： https://openmlsys.github.io/chapter_computational_graph/index.html
3.前后端连接的桥梁Session： https://www.likecs.com/show-306440850.html
4.TensorFlow v1.15.5源码： https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.15.5/tensorflow/core/graph
5.TensorFlow Architecture： https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r1/guide/extend/architecture.md
6.TensorFlow分布式环境Session： https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/16065124.html
【1 Dive into TensorFlow系列-静态图运行原理】

1 Dive into TensorFlow系列-静态图运行原理( 三 )

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