Tensor在深度学习框架中的执行流程如何简要概述？

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原文：Buf文档。审稿人：王迎澳。+0x0.前言+相信看到这篇文章的人，都对深度学习框架有所了解和熟悉，也很多会使用Python写一些神经网络相关的代码。例如，我们可以在PyTorch写出下面这样的代码：

Buf文档。审稿人：王迎澳。+0x0.引言+众多读者对深度学习框架已有所了解，并熟练使用Python进行神经网络编程。例如，使用PyTorch，我们可以轻松编写如下代码：

撰文：BBuf。审稿：王迎港。

0x0. 前言

相信看到这篇文章的人都对深度学习框架是有所了解和熟悉的，也多多少少会使用Python写一些神经网络相关的代码。例如我们可以在PyTorch写出下面的代码：

import torch
x = torch.tensor([-1.0, 2.0], device="cuda")
y = torch.relu(x)
print(y)

使用PyTorch运行之后我们会获得如下结果：

tensor([0., 2.], device='cuda:0')

对于x这个输入Tensor来说，它被喂给了relu这个Op，然后输出结果，一切看起来都很简单和正常。但如果有人问你是否清楚这背后到底发生了什么，relu这个Op对应的Cuda Kernel是在什么时候被GPU调用的，相信一部分人是不会很清楚的。因为包括我的大多数人习惯在舒适区使用深度学习框架，对背后的原理可能没有深入了解，所以回答不了也很正常。

这篇文章我就将尝试解开这个问题，但我并不是以PyTorch为例来讲解，而是以OneFlow为例子。为什么以OneFlow为例子呢？首先我在OneFlow工作，对这背后的执行机制比PyTorch要清楚一些，在调用链跟踪的时候会更流畅。