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DjangoPeng/tensorflow-in-depth

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深入理解 TensorFlow 架构设计与实现原理

此项目托管了《深入理解 TensorFlow 架构设计与实现原理》一书的样章与部分示例代码。

"很高兴能够在这个时候看到一本讲授如何使用TensorFlow的专业书籍。作者是深谙计算机系统之道的一线工程师,带给读者的是产生自实战经验基础上的理解。非常难得的是,本书除了讲解如何使用TensorFlow还加入了对系统设计原理方面的剖析,有助于读者做针对性的应用和系统优化。相信本书对从事深度学习方面研究和开发的读者定会有所裨益。"

—— 查礼 中国科学院计算技术研究所 副研究员 中国大数据技术大会(BDTC) 发起人

“TensorFlow还是一个较新的技术,但是发展极为迅猛,在这时候出现一本深入浅出讲解TensorFlow理论与应用的书籍,对于广大希望学习和应用大数据深度学习技术的读者而言,诚“如大旱之望云霓”。本书理论与实践并重,理论上讲清楚了一些本质的东西,并加入了作者对系统设计原理方面的深刻理解,并通过实际案例,引导读者掌握针对性的系统优化的技能。

本书第一作者是我的学生,12年入学时进入了浙大学习计算机专业的尖子班“求是科学班”,我担任了他们这个班的班主任。他不仅品学兼优,而且作为班上的团支书,帮我这个不太称职的班主任做了很多班级工作。在我心目中,他依然是入学时的青涩模样,转眼间却已成为开源软件届的技术翘楚,作为老师,最欣慰的莫过于此了吧。是为序。”

—— 陈刚 教育部“长江学者”特聘教授 浙江大学计算机学院院长

说明:代码文件格式为 "章节_代码名称",如3.6节线性回归最佳实践代码文件名为 "3.6_best_practice.py"。

第一部分 基础篇

第2章 TensorFlow环境准备

第3章 TensorFlow基础概念

第二部分 关键模块篇

第4章 TensorFlow数据处理方法

第5章 TensorFlow编程框架

第6章 TensorBoard可视化工具

第7章 TensorFlow模型托管工具

第三部分 算法模型篇

第8章 深度学习概述

第9章 卷积神经网络

第10章 生成对抗网络

第11章 循环神经网络

第四部分 核心揭秘篇

第12章 TensorFlow运行时核心设计与实现

第13章 通信原理与实现

第14章 数据流图计算原理与实现

第五部分 生态发展篇

第15章 TensorFlow生态环境

参考链接

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