在文章（2）中，介绍了ConstantOp类的构造函数。构造函数中唯一的一个参数是OpKernelConstruction类型的对象。这个对象包含了操作类需要的所有输入，参数以及运行环境。它定义在tensorflow/core/framework/op_kernel.h文件中。OpKernelConstruction类的成员函数比较多，无法在一篇文章中一一列举。本文先从它的构造函数入手，分析它的成员变量。
OpKernelConstruction类的构造函数定义在tensorflow/core/framework/op_kernel.cc文件中。
OpKernelConstruction::OpKernelConstruction(DeviceType device_type, DeviceBase* device, Allocator* allocator,const NodeDef* node_def, const OpDef* op_def, FunctionLibraryRuntime* flib,const DataTypeSlice& input_types, const MemoryTypeSlice& input_memory_types,const DataTypeSlice& output_types,const MemoryTypeSlice& output_memory_types, int graph_def_version,Status* status): device_type_(std::move(device_type)),device_(device),allocator_(allocator),def_(node_def),op_def_(op_def),flib_(flib),input_types_(input_types),input_memory_types_(input_memory_types),output_types_(output_types),output_memory_types_(output_memory_types),graph_def_version_(graph_def_version),status_(status) {}
- 从上面的代码，可以清晰看到OpKernelConstruction类的成员变量。
- device_type_和device_是指定操作运行的设备。这个设备可能是CPU和GPU两种，它们都可能是本地设备，或者远程设备。
- allocator_是一个存储资源是分配器。如果操作运行在CPU上，它代表内存分配器；如果运行在GPU上，代表显存分配器。
- def_是一个NodeDef类型的对象。我们已经说过，TensorFlow中所有的操作，在计算图中都表示成一个阶段。def_对象对应的就是当前ConstantOp操作在计算图对应的节点。
- op_def_是OpDef类型的对象。在TensorFlow中，任何一个操作都有两部分组成。一个是OpDef类型的对象，它类似于C语言的声明。通过OpDef对象，我们可以告诉TensorFlow当前操作的输入、输出以及参数的类型。另外一个，就是我们重点研究的操作类。它相当于C语言的函数定义，用来实现操作的业务逻辑。那么前面的NodeDef对象又是做什么呢？它是用来控制输入与输出的传递。在Nodef对象中，会指定当前操作的输入是由哪些操作的输出给定；当前操作是输出，又将作为哪些操作的输入。
- input_types用来指定各个输入的Tensor的元素的数据类型。input_types是一个数组，其大小与输入Tensor的个数相同。input_memory_types用来指定各个输入的Tensor分别存放在哪个存储设备上。当前，TensorFlow只支持内存和显存两种设备。
- output_types和output_memory_types指定的是输出的数据类型和存储设备。
- status_用于指定计算是否出错，并保存错误信息。
另外两个变量flib_和graph_def_version_作者没有深入研究，日后再补充。