Tensorflow 张量流装置

我正在向TensorFlow添加新的硬件，但在设备上下文方面遇到了问题

为了确保我理解它们的用途，从代码来看，它们似乎是为了管理计算图中给定节点的设备和数据。即，在设备上下文中指定用于输入数据和输出数据的设备，执行器处理在这些设备之间来回传递张量。每个OpKernelContext似乎都包含一个控制给定内核特定执行的设备上下文

目前，对于我的新硬件，设备上下文都是空的，这最终导致了SEGFULT。按照现有C++的风格，我希望有宏允许我登记特定设备类型的设备上下文（例如，GPU，CPU），但是我找不到这些宏。我的问题是，在为我的设备创建OpKernelContext时，如何将适当的设备上下文添加到OpKernelContext中

请注意，我没有编写特定于硬件的设备上下文类。我注意到ThreadPoolDevice似乎没有特定于它的DeviceContext实现。我假设这是因为基类DeviceContext是为线程池实现的

如果您对DeviceContext有任何澄清，我将不胜感激。

物体 有两个目的：

目前，有一些特定于StreamExecutor的位，大多数调用者可能可以忽略（gpu:：Stream/MaintainLifetime），因为它们特定于gpu

您需要OpKernels中底层设备资源的句柄，DeviceContext对象保存用于在其上进行计算的“stream”对象

我们还没有在DeviceContext中实现其他设备应该实现为其资源的不透明句柄，但这正是我们所需要的。不幸的是，在我们能够让非基于StreamExecutor的设备正常工作之前，这是一个有待解决的问题

另一个组件是处理从设备到CPU的复制的代码。对于CPU来说，DeviceContext是不存在的，这是正确的，因为CPU是主机设备，不需要从这个角度进行特殊处理

但是作为一个例子，我们可以看看GPU的代码。 是GPU设备上下文的一个示例，它实现了DeviceContext接口。接口的实现是，它委托GPUUtil类中的代码实际执行memcopies。它碰巧使用StreamExecutor框架来处理底层拷贝，但您自己的设备将使用您拥有的任何API在主机和设备之间进行拷贝

如果你想从一个设备复制到另一个设备，有一个特殊的注册。GPU到GPU的示例如下： 用于实现和注册该功能

在某个时候，我们可能会将其重构为更干净一点，因此注册都是统一的（CPU到设备、设备到CPU、设备到设备）。目前这有点特别

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因此，目前支持其他设备将是一项正在进行的工作，但我们很高兴与您和其他人合作，充实这项支持。

非常感谢！因此，我认为要做的第一件事是在DeviceContext中创建“不透明句柄”。如果你能告诉我你要找的东西的详细情况，我就可以开始工作了。你可以开始一个Git问题，或者我可以开始处理的事情。在哪里定义/使用了

寄存器\u gpu\u gpu\u副本？我在TensorFlow的任何地方都找不到。我假设它是某种宏，但我找不到任何与之匹配的宏。Regex grepping也没有给出太多