1.4 核心组件

TensorFlow的核心组件（Core Runtime）如图1-1所示，主要包括分发中心（Distributed Master）、执行器（Dataflow Executor）、内核应用（Kernel Implementation）以及最底端的网络层（Networking Layer）和设备层（Device Layer）。

图1-1 核心组件结构图

分发中心从输入的数据流图中剪取子图，将其划分为操作片段并启动执行器。分发中心处理数据流图时会进行预设定的操作优化，包括公共子表达式消去、常量折叠等。

执行器负责图操作在进程和设备中的运行、收发其他执行器的结果。执行器在调度本地设备时会选择进行并行计算和GPU加速。

内核应用负责单一的图操作，包括数学计算、数组操作、控制流和状态管理操作。内核应用使用Eigen执行张量的并行计算；cuDNN库等执行GPU加速，此外用户可以在内核应用中注册额外的内核以提升基础操作。