计算图英文解释翻译、计算图的近义词、反义词、例句
英语翻译：
【电】 nomograph
相关词条：
1.chart 2.scalingsystem 3.nomogram(-raph) 4.calculatingchart
分词翻译：
计的英语翻译：
idea; plan; calculate; count; meter; stratagem
【医】 meter
算图的英语翻译：
【化】 nomograph
专业解析
计算图（Computational Graph）是计算机科学和数学领域中用于描述运算流程的图形化表示工具。在汉英词典中，该术语对应英文"computational graph"或"data flow graph"，指通过节点（运算操作）和边（数据流向）构建有向无环图，用于直观表达复杂计算过程。
核心定义与结构
- 数学视角：计算图将多变量函数的复合运算分解为基本操作序列，每个节点代表基础数学运算（如加法、矩阵乘法），边传递运算结果。
- 机器学习应用：在深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）中，计算图记录前向传播与反向传播过程，支持自动微分机制。
功能特性
- 可视化追踪：通过图结构记录中间变量依赖关系，便于调试复杂模型
- 优化计算：静态图编译时可合并冗余运算，提升执行效率
- 跨平台移植：独立于编程语言的抽象表达，支持模型部署到不同硬件环境
汉英术语对照
中文"计算图"在英文文献中存在多版本表述：
- 直译形式："Computational Graph"（IEEE Transactions期刊常用）
- 功能表述："Data Flow Diagram"（计算机体系结构领域）
- 领域特指："Neural Network Computation Graph"（深度学习场景）
权威参考文献
- Goodfellow, I., et al. 《Deep Learning》Chapter 6: Computational Graphs
- Abadi, M., et al. TensorFlow White Paper: Data Flow Graphs
- PyTorch Documentation: Dynamic Computation Graphs
网络扩展解释
计算图（Computational Graph）是深度学习和机器学习中用于描述数学运算流程的图形化表示工具。它通过节点和边的结构直观展示数据在计算过程中的传递与变换关系。
核心组成
- 节点：代表运算操作（如加法、矩阵乘法、激活函数等）或输入数据。
- 边：表示数据流动的方向，通常对应张量（多维数组）。
主要类型
-
静态计算图
需预先定义完整结构（如早期TensorFlow）。优势在于编译时可优化计算效率，但灵活性较低。
-
动态计算图
运行时动态构建（如PyTorch默认模式）。允许实时修改结构，适合调试和复杂控制流模型。
核心作用
- 自动微分：通过反向传播自动计算梯度，例如损失函数对权重的偏导$frac{partial L}{partial W}$。
- 计算优化：合并重复操作、内存复用（如静态图的预编译优化）。
- 可视化调试：直观显示数据流向，便于定位问题节点。
示例
以简单公式$z = (x + y) times y$为例：
- 输入节点：$x$、$y$
- 中间节点：加法操作（$x+y$）
- 输出节点：乘法操作（$times y$）
边表示$x$和$y$流向加法器，结果再与$y$流向乘法器，最终输出$z$。反向传播时，梯度会沿此路径反向计算。
框架应用
- TensorFlow 2.x同时支持动态图（Eager模式）和静态图（
tf.function装饰器）。
- PyTorch以动态图为主，但提供
TorchScript实现静态图导出。
理解计算图有助于掌握深度学习框架的底层运行机制，是模型优化和定制化开发的基础。
分类
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