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| -# 深入理解 TensorFlow 架构设计与实现原理 |
| 1 | +<!-- START doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update --> |
| 2 | +<!-- DON'T EDIT THIS SECTION, INSTEAD RE-RUN doctoc TO UPDATE --> |
| 3 | +**Table of Contents** *generated with [DocToc](https://github.com/thlorenz/doctoc)* |
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| 5 | +- [深入理解 TensorFlow 架构设计与实现原理](#%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3-tensorflow-%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%8E%9F%E7%90%86) |
| 6 | + - [推荐语(节选)](#%E6%8E%A8%E8%8D%90%E8%AF%AD%E8%8A%82%E9%80%89) |
| 7 | + - [样例代码(已开源)](#%E6%A0%B7%E4%BE%8B%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%B7%B2%E5%BC%80%E6%BA%90) |
| 8 | + - [本书目录](#%E6%9C%AC%E4%B9%A6%E7%9B%AE%E5%BD%95) |
| 9 | + - [前言(开源)](#%E5%89%8D%E8%A8%80%E5%BC%80%E6%BA%90) |
| 10 | + - [第一部分 基础篇](#%E7%AC%AC%E4%B8%80%E9%83%A8%E5%88%86-%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%AF%87) |
| 11 | + - [第1章 TensorFlow系统概述(开源)](#%E7%AC%AC1%E7%AB%A0-tensorflow%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%A6%82%E8%BF%B0%E5%BC%80%E6%BA%90) |
| 12 | + - [第2章 TensorFlow环境准备](#%E7%AC%AC2%E7%AB%A0-tensorflow%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%87%86%E5%A4%87) |
| 13 | + - [第3章 TensorFlow基础概念](#%E7%AC%AC3%E7%AB%A0-tensorflow%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A6%82%E5%BF%B5) |
| 14 | + - [第二部分 关键模块篇](#%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E9%83%A8%E5%88%86-%E5%85%B3%E9%94%AE%E6%A8%A1%E5%9D%97%E7%AF%87) |
| 15 | + - [第4章 TensorFlow数据处理方法](#%E7%AC%AC4%E7%AB%A0-tensorflow%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E6%96%B9%E6%B3%95) |
| 16 | + - [第5章 TensorFlow编程框架](#%E7%AC%AC5%E7%AB%A0-tensorflow%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A1%86%E6%9E%B6) |
| 17 | + - [第6章 TensorBoard可视化工具](#%E7%AC%AC6%E7%AB%A0-tensorboard%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7) |
| 18 | + - [第7章 TensorFlow模型托管工具](#%E7%AC%AC7%E7%AB%A0-tensorflow%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%89%98%E7%AE%A1%E5%B7%A5%E5%85%B7) |
| 19 | + - [第三部分 算法模型篇](#%E7%AC%AC%E4%B8%89%E9%83%A8%E5%88%86-%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%AF%87) |
| 20 | + - [第8章 深度学习概述](#%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A6%82%E8%BF%B0) |
| 21 | + - [第9章 卷积神经网络](#%E7%AC%AC9%E7%AB%A0-%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C) |
| 22 | + - [第10章 生成对抗网络](#%E7%AC%AC10%E7%AB%A0-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C) |
| 23 | + - [第11章 循环神经网络](#%E7%AC%AC11%E7%AB%A0-%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C) |
| 24 | + - [第四部分 核心揭秘篇](#%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E9%83%A8%E5%88%86-%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%8F%AD%E7%A7%98%E7%AF%87) |
| 25 | + - [第12章 TensorFlow运行时核心设计与实现](#%E7%AC%AC12%E7%AB%A0-tensorflow%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%97%B6%E6%A0%B8%E5%BF%83%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0) |
| 26 | + - [第13章 通信原理与实现](#%E7%AC%AC13%E7%AB%A0-%E9%80%9A%E4%BF%A1%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0) |
| 27 | + - [第14章 数据流图计算原理与实现](#%E7%AC%AC14%E7%AB%A0-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B5%81%E5%9B%BE%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0) |
| 28 | + - [第五部分 生态发展篇](#%E7%AC%AC%E4%BA%94%E9%83%A8%E5%88%86-%E7%94%9F%E6%80%81%E5%8F%91%E5%B1%95%E7%AF%87) |
| 29 | + - [第15章 TensorFlow生态环境](#%E7%AC%AC15%E7%AB%A0-tensorflow%E7%94%9F%E6%80%81%E7%8E%AF%E5%A2%83) |
| 30 | + - [参考链接](#%E5%8F%82%E8%80%83%E9%93%BE%E6%8E%A5) |
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| -## 项目简介 |
| 32 | +<!-- END doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update --> |
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| 34 | +# 深入理解 TensorFlow 架构设计与实现原理 |
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5 | 36 | 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。
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| -## 样章 |
| 38 | +## [推荐语(节选)](recommendations.md) |
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| -[推荐语](recommendations.md) |
| 40 | +*"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。"* |
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| -[前言](preface.md) |
| 42 | +—— 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 |
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| -[目录](contents.md) |
| 44 | +*“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。* |
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| -[第一章 TensorFlow系统概述](text/1_overview/1.0_overview.md) |
| 46 | +*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。”* |
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| -## 示例代码 |
| 48 | +—— 陈刚 教育部“长江学者”特聘教授 浙江大学计算机学院院长 |
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| -[代码目录](code/) |
| 50 | +## [样例代码(已开源)](code/) |
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21 | 52 | **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"。**
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| 54 | +## [本书目录](contents.md) |
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| 56 | +### [前言(开源)](preface.md) |
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| 58 | +### 第一部分 基础篇 |
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| 60 | +#### [第1章 TensorFlow系统概述(开源)](text/1_overview/1.0_overview.md) |
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| 62 | +#### 第2章 TensorFlow环境准备 |
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| 64 | +#### 第3章 TensorFlow基础概念 |
| 65 | + |
| 66 | +### 第二部分 关键模块篇 |
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| 68 | +#### 第4章 TensorFlow数据处理方法 |
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| 70 | +#### 第5章 TensorFlow编程框架 |
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| 72 | +#### 第6章 TensorBoard可视化工具 |
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| 74 | +#### 第7章 TensorFlow模型托管工具 |
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| 76 | +### 第三部分 算法模型篇 |
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| 78 | +#### 第8章 深度学习概述 |
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| 80 | +#### 第9章 卷积神经网络 |
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| 82 | +#### 第10章 生成对抗网络 |
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| 84 | +#### 第11章 循环神经网络 |
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| 86 | +### 第四部分 核心揭秘篇 |
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| 88 | +#### 第12章 TensorFlow运行时核心设计与实现 |
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| 90 | +#### 第13章 通信原理与实现 |
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| 92 | +#### 第14章 数据流图计算原理与实现 |
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| 94 | +### 第五部分 生态发展篇 |
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| 96 | +#### 第15章 TensorFlow生态环境 |
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25 | 101 | - [人民邮电出版社官方介绍](http://www.ptpress.com.cn/shopping/buy?bookId=d87d343a-66f0-4430-b48d-4d03273f8258)
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