TensorFlow 内核剖析

前言
本书定位
这是一本剖析TensorFlow 内核工作原理的书籍,并非讲述如何使用TensorFlow 构建机
器学习模型,也不会讲述应用TensorFlow 的最佳实践。本书将通过剖析TensorFlow 源代
码的方式,揭示TensorFlow 的系统架构、领域模型、工作原理、及其实现模式等相关内容,
以便揭示内在的知识。

面向的读者

本书假设读者已经了解机器学习相关基本概念与理论,了解机器学习相关的基本方法论;
同时,假设读者熟悉Python, C++ 等程序设计语言。
本书适合于渴望深入了解TensorFlow 内核设计,期望改善TensorFlow 系统设计和性能
优化,及其探究TensorFlow 关键技术的设计和实现的系统架构师、AI 算法工程师、和AI
软件工程师。

阅读方式

初次阅读本书,推荐循序渐进的阅读方式;对于高级用户,可以选择感兴趣的章节阅读。
首次使用TensorFlow 时,推荐从源代码完整地构建一次TensorFlow,以便了解系统的构建
方式,及其理顺所依赖的基本组件库。
另外,推荐使用TensorFlow 亲自实践一些具体应用,以便加深对TensorFlow 系统行
为的认识和理解,熟悉常见API 的使用方法和工作原理。强烈推荐阅读本书的同时,阅读
TensorFlow 关键代码;关于阅读代码的最佳实践,请查阅本书附录A 的内容。
版本说明
本书写作时,TensorFlow 稳定发布版本为1.2。不排除本书讲解的部分API 将来被废
弃,也不保证某些系统实现在未来版本发生变化,甚至被删除。
同时,为了更直接的阐述问题的本质,书中部分代码做了局部的重构;删除了部分异常
处理分支,或日志打印,甚至是某些可选参数列表。但是,这样的局部重构,不会影响读者
理解系统的主要行为特征,更有利于读者掌握系统的工作原理。
同时,为了简化计算图的表达,本书中的计算图并非来自TensorBoard,而是采用简化
了的,等价的图结构。同样地,简化了的图结构,也不会降低读者对真实图结构的认识和理
解。
在线帮助
为了更好地与读者交流,已在Github 上建立了勘误表,及其相关补充说明。由于个人
经验与能力有限,在有限的时间内难免犯错。如果读者在阅读过程中,如果发现相关错误,
请帮忙提交Pull Request,避免他人掉入相同的陷阱之中,让知识分享变得更加通畅,更加
轻松,我将不甚感激。
致谢
感谢我的太太刘梅红,在工作之余完成对本书的审校,并提出了诸多修改的意见。

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