computation graph：计算图。一种用“节点（运算/变量）+ 边（数据依赖）”表示计算过程的图结构，常用于深度学习中描述前向计算，并支持自动微分（反向传播）来求梯度。
/ˌkɑːmpjəˈteɪʃən ɡræf/
A computation graph shows how the output is computed from the inputs.
计算图展示了输出是如何由输入一步步计算得到的。
In modern deep learning frameworks, the computation graph can be built dynamically and then differentiated automatically to train the model efficiently.
在现代深度学习框架中，计算图可以动态构建，并可自动求导，从而高效地训练模型。
computation 来自拉丁语 computare，意为“计算、清点”；graph 来自希腊语 graphein，意为“书写、描绘”。合起来强调“把计算过程用图的方式描绘出来”。
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