在分布式执行开始后，如何将输入操作符添加到tensorflow图中？

在分布式执行开始后，要将输入操作符添加到TensorFlow图中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入TensorFlow库：首先，确保已经安装了TensorFlow库，并在代码中导入它。

import tensorflow as tf

1. 创建输入占位符：使用tf.placeholder()函数创建一个占位符，用于接收输入数据。占位符是一种特殊的TensorFlow操作符，它在图中占据一个位置，等待在执行时被实际的输入数据填充。

input_placeholder = tf.placeholder(dtype, shape, name)

其中，dtype表示输入数据的类型，shape表示输入数据的形状，name为占位符的名称。

1. 将输入操作符添加到图中：使用输入占位符创建输入操作符，并将其添加到TensorFlow图中。

input_op = tf.identity(input_placeholder, name="input_op")

这里使用tf.identity()函数创建一个与输入占位符相同的操作符，并将其命名为"input_op"。tf.identity()函数的作用是返回一个具有相同值和形状的新张量。

1. 运行TensorFlow图：在分布式执行开始后，通过运行TensorFlow图来执行计算。可以使用tf.Session()创建一个会话，并使用sess.run()方法来运行图中的操作。

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(output_op, feed_dict={input_placeholder: input_data})

其中，output_op表示图中的输出操作符，input_data为实际的输入数据。通过feed_dict参数将输入数据填充到占位符中。

总结：在分布式执行开始后，将输入操作符添加到TensorFlow图中的步骤包括导入TensorFlow库、创建输入占位符、将输入操作符添加到图中，并在分布式执行时通过会话运行图中的操作。

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