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DlcConverter
_resolve_graph_operations_from_model
遍历 Graph 中所有 operation，从 output_nodes 开始遍历，访问的 operation 加入到 visited 列表，并将遍历结果作为列表返回，具体遍历过程如下：
...
for output_op_name in model.out_nodes_names:
queue = [operations_map[output_op_name]]
visited = set()
while len(queue) > 0:
head = queue.pop(0)
if head in visited:
continue
visited.add(head)
if head in input_ops:
continue
for t in head.inputs:
queue.append(t.op)
all_ops_in_paths.update(visited)
从上述代码中可以知道，如果当前队列的 head operation 在 input_ops 中，则不会将该 head operation 加入到 visited 列表中。 head operation 访问完成以后，再将该 head operation 对应的 inputs 加入到待访问列表 queue 中：
for t in head.inputs:
queue.append(t.op)
_resolve_descriptors_from_nodes
首先找到所有的 layer_resolvers，然后根据 tf.Operation 列表构建 TFGraphBuilder：
resolvers = self._create_layer_resolvers()
constructor = TFGraphBuilder(ops)
constructor.link_nodes()
constructor.link_nodes() 将所有 TFOperationNode 根据 tf.Operation 的 inputs 的关系重新建立起和 TensorFlow Graph 一样的节点联系， link_nodes 主要功能代码如下：
for tf_tensor in node.original_node.inputs:
input_node = self.nodes_map.get(tf_tensor.op.name, None)
if input_node is None:
input_node = NonConsumableTFOperationNode(tf_tensor.op)
self.nodes_map[tf_tensor.op.name] = input_node
node.inputs.append(input_node)
上述代码中 original_node 即为 tf.Operation 类型，nodes_map 为 tf.Operation name 和 TFOperationNode 的组成一个字典。node.inputs.append(input_node) 构建 node 的 input 列表，完成 link 的建立。