来用java类模拟tensorflow工作流程

　

TensorFlow 学习：
TensorFlow 是运算流执行器。先创建一个一个的操作单元，这些单元最终在session.run方法中启动。
例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个常量 op, 产生一个 4常量. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
c1 = tf.constant(4);

# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2.
c2 = tf.constant(2);

# 创建一个乘法 matmul op , 把 'c1' 和 'c2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表乘法的结果.
product = tf.matmul(c1, c2)

#到此为止，c1，c2，product只是一些op对象，尤其是product根本不知道8在哪里。因为具体的运算代码还未执行。

# 启动默认图.
sess = tf.Session()
# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
#
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print result
# ==> 8

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

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真正计算代码的执行起始于sess.run(product);

 我们设计一个简单的只有double数据类型的模型，来用java类模拟tensorflow工作流程：

　

class op    extends Runable{
     private finale  session curSess;
     public List<op> params;
     public Double result=0;//运算结果
     public int statu=0;//0未完成运算，1运算执行过未完成，2，运算完成结果可用。
     public void run(){
        boolean bReady=false;
        while(!bReady){
            bReady=true;
            for(var op in params){
                bReady=op.getReady(this.curSess);
                //不在这里进入wait，是为了先启动所有的params中所有op的运算。
            }
            if(!bReady){
                for(var op in params){
                    op.waitReady();
                }
            }else{
                break;
            }
        }
     }
     public boolean getReady(final session psess){
        synchronized(this){
            if(this.statu==0）{
                curSess=psess;
                new Thread(this).start();
            }
            return muln1.statu==2；
        }
    }
    public void waitReady(){
        synchronized(this){
            if(this.statu!=2）{
                this.wait();
            }
        }
    }
}
class constant    extends op{
    constant(double p){
        result=Double(p);
        statu==2;
    }
    public void run(){
        this.notifyall();
    }
}

class matmul   extends op{
    matmul(op p1,op p2){
        params.add(p1);
        params.add(p2);
    }
    public void run(){
        super.run();
        //运行到这里，说明所有的参数op已经运算完毕。
        result=Double（(（Double）params.get(0)).value*(（Double）params.get(1)).value);
    }
}
//session的模型是这样:

class session extends op{
　　session(){
　　　　curSess=this;
　　}
　　public void run(op){//此处简化为只接受一个op
　　　　this.params.add(op);
　　　　this.run();//该方法直到op运算完成才返回。
　　}
}