运行空操作时的Tensorflow数据传输

Question

考虑以下Tensorflow代码：

op = tf.no_op()
sess = tf.Session()
feed_dict = ...
sess.run(op, feed_dict=feed_dict)

由于op是一个空操作并且不依赖于任何其他操作，因此tensorflow将使用指定的数据填充feed_dict中的占位符，或者它将能够解决该问题没有必要做这项工作。我想如果op是一个空的python列表或字典，行为将是相同的？当feed_dict包含大量数据以及必须在CPU和GPU之间传输此数据时，这一点变得非常重要。

Answer 1

TensorFlow会修剪图形，删除计算提取的张量所不需要的所有操作，但此修剪不适用于提要。 TensorFlow始终将馈送的numpy数组转换为tensorflow::Tensor s。这涉及将内存从numpy数组复制到Tensor拥有的CPU内存。但是，没有数据会被复制到GPU。复制到GPU需要在GPU上使用此Tensor作为输入进行实际操作（幸免于修剪）。