TF 1.10内部操作问题

Question

在tensorflow 1.7.0中，可以使用C ++中的以下代码行获取intra_op池中的线程数：

context->device()->tensorflow_cpu_worker_threads()->num_threads

其中context是类型为OpKernelContext的对象。 （由于https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/7bccde15ce0dd29dce62092a5e9d48ffdc772963/tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc#L44）。

如果使用以下python代码设置了相应的ConfigProto：

import tensorflow as tf
conf = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=5, intra_op_parallelism_threads=4)
sess = tf.Session(config=conf)

TF 1.7会将context->device()->tensorflow_cpu_worker_threads()->num_threads的值输出为4。

TF 1.10输出context->device()->tensorflow_cpu_worker_threads()->num_threads as 1的值，而与ConfigProto中指定的intra_op_parallelism_threads值无关。

我想知道TF升级是否从1.7.0更改为1.10.0，从而导致这段代码给出不同的值，或者线程池中的线程数确实为1？

其他相关信息：

• macOS High Sierra版本10.13.6
• 工作TF版本：1.7.0
• 突破TF版本：1.10.0
• Python信息：Python 2.7.10（默认值，10月6日， 2017，22:29:07）[与GCC 4.2.1兼容的Apple LLVM 9.0.0 （clang-900.0.31）]达尔文
• 来自的详细调试信息 tensorflow（通过在运行前设置TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL = 3 python程序）表示TF 1.10确实计划创建一个 C++ code的这一行上大小为4的线程池。 C ++部分 这篇文章开头的代码会输出1。
• 这是 在程序中创建的第一个也是唯一的会话。