TensorFlow以什么顺序计算计算图中的节点？

TensorFlow使用数据流图（Dataflow Graph）来表示计算任务，计算图中的节点表示操作，边表示操作之间的依赖关系。在TensorFlow中，计算图中的节点可以按照以下顺序进行计算：

1. 首先，TensorFlow会根据依赖关系对计算图中的节点进行拓扑排序，确保每个节点的依赖节点在其之前被计算。
2. 接下来，TensorFlow会按照拓扑排序的顺序依次计算每个节点。当计算某个节点时，TensorFlow会检查其所有输入是否已经计算完成，如果是，则执行该节点的操作，并将结果传递给下游节点。
3. 在计算节点时，TensorFlow会根据需要自动并行执行可并行的操作，以提高计算效率。

总结起来，TensorFlow会根据拓扑排序的顺序依次计算计算图中的节点，确保每个节点的依赖节点在其之前被计算。这种计算顺序可以有效地管理计算任务的依赖关系，并提高计算效率。