本篇以TensorFlow 1.2 为基础，从基本概念、内部实现和最佳实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow 设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型，然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，最后全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。
本书适合想深入了解TensorFlow的程序员。
读者对象
本书的读者主要包含以下人员：
TensorFlow二次开发人员。由于在高效性、多平台、多语言、稳定性等方面的诸多优点，TensorFlow已被国内外越来越多的公司采用并部署到生产环境。而为了解决特定场景下的特定问题，大部分公司选择在开源TensorFlow的基础上进行二次开发。通过这本书，这部分人员可以深入而又全面地了解TensorFlow的设计原则和实现细节,这是修改TensorFlow内核的前提。
数据科学家和算法工程师。如果要使用TensorFlow解决生产和生活中的实际问题，仅掌握TensorFlow基本使用方法是远远不够的，还必须对TensorFlow的设计理念、架构和运作机制有一-定了解。尤其是对于分布式训练任务，更需要深入了解TensorFlow分布式的架构设计与多种并行模式的实现原理。对于这部分读者来说，本书将带领他们走入TensorFlow架构师的内心世界，使其系统、深人地理解TensorFlow和数据流图，提高开发水平，从而编写出更加高效的深度学习和机器学习模型。
人工智能方向的研究生。对于一名人工智能专业的研究生来说，除了需要具备扎实的人工智能理论功底外，还应当熟练掌握-一种算法模型编程框架，才能将研究课题中的问题快速落实到实际的代码上来。而TensorFlow便是当下最受欢迎的机器学习和深度学习框架。通过阅读本书，人工智能方向的研究生可以全面提升复现论文实验结果和开发全新模型的效率，并深人理解TensorFlow的设计思想和实现细节。
开源软件爱好者。TensorFlow 是全世界最受欢迎的开源机器学习和深度学习框架，它在设计和实现过程中参考了Google 第一代分 布式机器学习框架DistBelief 的实践经验，同时又加入了很多值得学习的创新。本书分析TensorFlow架构设计和实现原理的方式也许值得许多开源软件爱好者学习和借鉴，这部分读者不仅能够领略到开源软件的优秀设计，还可以掌握分析开源软件源代码的方法和技巧，从而进一步 提高使用开源软件的效率和质量。
本书分为五大部分(不包括附录)。
第一部分为基础篇(第1~3章)，简单介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，包括数据流图的设计与使用，以及TensorFlow 运行环境和训练机制，帮助读者快速人门TensorFlow,迅速上手使用。
第二部分为关键模块篇(第4~7章)，着重讲解了使用TensorFlow端到端解决人工智能问题涉及的关键模块，包括数据处理、编程框架、可视化工具和模型托管工具，帮助读者进一步提升开发效率，快速落地模型应用。
第三部分为算法模型篇(第8~11章)，在读者熟练掌握TensorFlow后，该部分将深度学习与TensorFlow 有机结合，系统介绍了深度学习的发展历史与应用场景，并结合理论与代码实现深入讲解了CNN、GAN和RNN等经典模型。
第四部分为核心揭秘篇(第12~14章)，深人剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现，聚焦C++核心层的揭秘，帮助读者进一步 理解TensorFlow底层的设计思想与实现细节，TensorFlow 二次开发人员需重点关注这部分内容。
第五部分为生态发展篇(第15章)，全面介绍了TensorFlow生态系统发展，并重点介绍了Keras深度学习算法库,以及TensorFlow与云原生社区Kubernetes生态的结合、与大数据社区Spark生态的结合，并介绍了TensorFlow 通信优化技术、TPU及NNVM模块化深度学习技术，帮助读者进一步全面了解深度学习生态发展的现状。
由于本书篇幅过多，只是对整体进行了一个简单的介绍，其中还有很多的细节需要大家来推敲学习的，有志者事竟成，成功不是偶然，而是你不懈努力的结果。
想要获取【深入理解TensorFlow架构设计与实现原理】技术文档的小伙伴，只需要关注+转发+评论，获取++++++我v x ①⑧⑤⑥①③零⑤③⑨⑤ 就可以获取了。
当前人工智能的发展高度依赖数据、算法和计算能力三要素。在计算能力越来越强的今天，数据和算法成为人工智能发展的两个关键要素。而作为人工智能的核心算法，深度学习对于技术工程师来说依然迷雾重重。TensorFlow是深度 学习领域非常重要的开源框架，基于TensorFlow的应用越来越广泛地应用到安防、电商、金融、医疗等领域，也正在逐步渗透到工业领域。
本书从底层技术入手，深入浅出地讲解了TensorFlow的原理、架构、核心算法和应用场景，井且展示了其强大的生态配套体系，是不可多得的TensorFlow学习教材。未来已来，让我们积极拥抱人工智能的未来。
网友评论