我在GitHub上找到一本大牛程序员献给女儿的书《TensorFlow 内核剖析》

来源:程序员书库(ID:OpenSourceTop) 

前几天,无意中在GitHub上看到一本硬核书籍——《TensorFlow 内核剖析》



TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,目前已经成为最受欢迎的机器学习开源框架之一


关于TensorFlow的学习资料非常多,已经出版并且备受读者好评的实体书有《Tensorflow:实战Google深度学习框架》、《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》......



GitHub上关于TensorFlow系统的学习资料倒是不少,今天和大家推荐的这一本是关于剖析TensorFlow内核工作原理的书籍,而且是程序员专门献给女儿的开源书籍



这还不止,作者还特意在致谢里专门感谢了自己的太太,这下还有谁敢说程序员不懂浪漫的,站出来把这把狗粮吃了,



吃完了狗粮,我们还是看看这本书都主要讲了哪些内容吧,这本书没有涉及到如何使用TensorFlow构建机器学习模型,也不涉及应用TensorFlow最佳实践,它是通过剖析源码的方式,向读者揭示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;本书对应的版本是TensorFlow 1.2稳定版本。



面向的读者


本书适合已经了解过机器学习相关基本概念与理论,熟悉Python、C++等程序设计语言,并且希望深入了解TensorFlow内核技术的人。所以,这本书不是为零基础的人准备的。



关于作者



horance liu(刘光聪)。根据公开资料,刘光聪是中兴通讯高级系统架构师,一名资深的 TensorFlow 研究员,专注机器学习算法、分布式系统架构与优化。


此外为了更好的供读者交流,作者还贴心的在GitHub上建立了勘误表。



写在最后


如果你是一名初级的AI 算法工程师、和 AI 软件工程师想要深入了解TensorFlow源码,刚好可以借助这本书循序渐进学习TensorFlow,如果你已经是一位资深TensorFlow玩家也可以从中找自己感兴趣的章节阅读,此外,阅读本书的同时推荐你可以配合阅读TensorFlow关键代码



这本书目前已经在GitHub上获得1715个Star,359个Fork(GitHub地址:https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals


最后,有看过这本书的读者么?留言分享你的读后感。最后附上书籍地址:https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals/blob/master/tensorflow-internals.pdf

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