深入理解TensorFlow：架构设计与实现原理

版权信息 书名：深入理解TensorFlow：架构设计与实现原理 作者：彭靖田 林健 白小龙 ISBN：978-7-115-48094-1 本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必 究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制 和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐 号等维权措施，并可能追究法律责任。 091507240605ToBeReplacedWithUserId 序一 序二 前言 缘起 为什么写本书 读者对象 如何阅读本书 勘误和支持 致谢 作者简介 第一部分 基础篇 第 1 章 TensorFlow系统概述 1.1 简介 1.1.1 产生背景 1.1.2 独特价值 1.1.3 版本变迁 1.1.4 与其他主流深度学习框架的对比 1.2 设计目标 1.2.1 灵活通用的深度学习库 1.2.2 端云结合的人工智能引擎 1.2.3 高性能的基础平台软件 1.3 基本架构 1.3.1 工作形态 1.3.2 组件结构 1.4 小结 第 2 章 TensorFlow环境准备 2.1 安装 2.1.1 TensorFlow安装概述 2.1.2 使用Anaconda安装 2.1.3 使用原生pip安装 2.1.4 使用virtualenv安装 2.1.5 使用Docker安装 2.1.6 使用源代码编译安装 2.1.7 Hello TensorFlow 2.2 依赖项 2.2.1 Bazel软件构建工具 2.2.2 Protocol Buffers数据结构序列化工具 2.2.3 Eigen线性代数计算库 2.2.4 CUDA统一计算设备架构 2.3 源代码结构 2.3.1 根目录 2.3.2 tensorflow目录 2.3.3 tensorflow/core目录 2.3.4 tensorflow/python目录 2.3.5 安装目录 2.4 小结 第 3 章 TensorFlow基础概念 3.1 编程范式：数据流图 3.1.1 声明式编程与命令式编程 3.1.2 声明式编程在深度学习应用上的优势 3.1.3 TensorFlow数据流图的基本概念 3.2 数据载体：张量 3.2.1 张量：Tensor 3.2.2 稀疏张量：SparseTensor 3.3 模型载体：操作 3.3.1 计算节点：Operation 3.3.2 存储节点：Variable 3.3.3 数据节点：Placeholder 3.4......