本文链接地址: Tensorflow源码解读
TensorFlow是一个灵活的端到端的机器学习框架。通过底层的代码调试更能够了解它的原理。
第一部分 Tensorflow c lib的编译
| Tensorflow的下载和编译 | 本篇介绍编译的过程及注意事项。 |
第二部分 Tensorflow Eclipse环境的搭建
由于我们是要研究tensorflow的实现，所以用一个简单的c程序来调用tensorflow c library来用gdb调试。
正常的使用python写程序，然后由python调用so文件，但那样没办法调试到tensorflow内部。
| TensorFlow工程创建及设置 | |
| 基于tensorflow c lib调试的主程序 |
第三部分 Tensorflow 源码调试
本部分介绍Tensorflow的实现机制。
- 启动后，ops和op kernels的定义由静态变量声明
- 然后根据用户程序生成计算图，查找ops的声明调用ops的factory函数注册ops并付给图中的node
- 对生成的图进行优化剪裁
- 创建executor，把root node喂给executor开始计算图的执行，完成后返回给主线程结束程序
第四部分 Tensorflow常用实例
本部分介绍Tensorflow一些常用的实例。
| Tensorflow Embedding原理 | |
| Tensorflow Pooling池化原理 | |
| Tensorflow 文本分类实例 | |
| Tensorflow Conv2D和MaxPool2D原理 | |
| Tensorflow 图像CNN分类解析 | |
| Tensorflow LSTM原理 | |
第五部分 基于Tensorflow的生成对抗实例
本部分介绍基于Tensorflow的GAN。
| GAN生成对抗网络的Keras实现 | |
| CGAN与GAN的区别 | |
| ACGAN与CGAN的区别 | |
| WGAN与DCGAN的区别 | |
| WGAN-GP与WGAN的区别 | |
| CycleGAN模型原理 |
版权声明：本文为bbxfnet原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。