深入理解TensorFlow：架构设计与实现原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
本书以TensorFlow 1.2为基础，从基本概念、内部实现和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，全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。
作者简介
彭靖田，才云科技技术总监，谷歌机器学习开发专家（ML GDE），Kubeflow Core Maintainer，TensorFlow Contributor，曾一度成为TensorFlow社区全球前40的贡献者。加州大学圣迭戈分校访问学者，毕业于浙江大学竺可桢学院求是科学班。曾为华为深度学习团队核心成员，主要参与华为深度学习平台的设计和研发工作。
林健，华为深度学习团队系统工程师。在中科院计算所取得博士学位，并在美国俄亥俄州立大学做过博士后研究。长期从事系统软件研发，工作涉及高性能计算与分布式系统，爱好开源软件与人工智能。曾参与开发CNGrid GOS、MVAPICH等工业级软件，并合作创建LingCloud、DataMPI等开源项目。
白小龙，华为公司深度学习云服务的技术负责人，主要负责深度学习平台、模型和算法的研发。长期从事信号、图像处理和机器学习研究，于2015年6月毕业于浙江大学并取得工学博士学位，曾获教育部博士生学术新人奖。
目录信息
第 1章 TensorFlow系统概述 2
1.1 简介 2
1.1.1 产生背景 2
1.1.2 独特价值 3
1.1.3 版本变迁 4
1.1.4 与其他主流深度学习框架的对比 6
1.2 设计目标 7
1.2.1 灵活通用的深度学习库 8
1.2.2 端云结合的人工智能引擎 9
1.2.3 高性能的基础平台软件 10
1.3 基本架构 12
1.3.1 工作形态 12
1.3.2 组件结构 13
1.4 小结 14
第 2章 TensorFlow环境准备 15
2.1 安装 15
2.1.1 TensorFlow安装概述 15
2.1.2 使用Anaconda安装 17
2.1.3 使用原生pip安装 17
2.1.4 使用virtualenv安装 18
2.1.5 使用Docker安装 19
2.1.6 使用源代码编译安装 20
2.1.7 Hello TensorFlow 22
2.2 依赖项 23
2.2.1 Bazel软件构建工具 24
2.2.2 Protocol Buffers数据结构序列化工具 25
2.2.3 Eigen线性代数计算库 27
2.2.4 CUDA统一计算设备架构 28
2.3 源代码结构 29
2.3.1 根目录 29
2.3.2 tensorflow目录 30
2.3.3 tensorflow/core目录 31
2.3.4 tensorflow/python目录 32
2.3.5 安装目录 33
2.4 小结 33
第3章 TensorFlow基础概念 34
3.1 编程范式：数据流图 34
3.1.1 声明式编程与命令式编程 34
3.1.2 声明式编程在深度学习应用上的优势 35
3.1.3 TensorFlow数据流图的基本概念 38
3.2 数据载体：张量 40
3.2.1 张量：Tensor 40
3.2.2 稀疏张量：SparseTensor 44
3.3 模型载体：操作 46
3.3.1 计算节点：Operation 46
3.3.2 存储节点：Variable 49
3.3.3 数据节点：Placeholder 53
3.4 运行环境：会话 55
3.4.1 普通会话：Session 55
3.4.2 交互式会话：InteractiveSession 59
3.4.3 扩展阅读：会话实现原理 59
3.5 训练工具：优化器 61
3.5.1 损失函数与优化算法 61
3.5.2 优化器概述 64
3.5.3 使用minimize方法训练模型 66
3.5.4 扩展阅读：模型训练方法进阶 68
3.6 一元线性回归模型的最佳实践 72
3.7 小结 76
第二部分 关键模块篇
第4章 TensorFlow数据处理方法 78
4.1 输入数据集 78
4.1.1 使用输入流水线并行读取数据 78
4.1.2 创建批样例数据的方法 86
4.1.3 填充数据节点的方法 87
4.1.4 处理CIFAR-10数据集的最佳实践 88
4.1.5 扩展阅读：MNIST数据集 91
4.2 模型参数 92
4.2.1 模型参数的典型使用流程 92
4.2.2 使用tf.Variable创建、初始化和更新模型参数 92
4.2.3 使用tf.train.Saver保存和恢复模型参数 98
4.2.4 使用变量作用域处理复杂模型 100
4.3 命令行参数 103
4.3.1 使用argparse解析命令行参数 103
4.3.2 使用tf.app.flags解析命令行参数 108
4.4 小结 111
第5章 TensorFlow编程框架 112
5.1 单机程序编程框架 112
5.1.1 概述 112
5.1.2 创建单机数据流图 114
5.1.3 创建并运行单机会话 116
5.2 分布式程序编程框架 118
5.2.1 PS-worker架构概述 118
5.2.2 分布式程序编程框架概述 120
5.2.3 创建TensorFlow集群 121
5.2.4 将操作放置到目标设备 124
5.2.5 数据并行模式 124
5.2.6 同步训练机制 125
5.2.7 异步训练机制 130
5.2.8 使用Supervisor管理模型训练 131
5.2.9 分布式同步训练的最佳实践 133
5.3 小结 137
第6章 TensorBoard可视化工具 138
6.1 概述 138
6.2 可视化数据流图 142
6.2.1 名字作用域与抽象节点 142
6.2.2 可视化数据流图的最佳实践 144
6.2.3 扩展阅读：汇总数据和事件数据 145
6.2.4 扩展阅读：揭秘tf.summary.FileWriter工作原理 147
6.3 可视化学习过程 149
6.3.1 汇总操作概述 149
6.3.2 使用tf.summary.scalar生成折线图 150
6.3.3 使用tf.summary.histogram生成数据分布图 152
6.3.4 使用tf.summary.image生成图像 154
6.3.5 使用tf.summary.audio生成音频 155
6.3.6 可视化MNIST softmax模型学习过程的最佳实践 156
6.4 可视化高维数据 158
6.4.1 使用TensorBoard可视化高维数据 158
6.4.2 可视化MNIST数据集的最佳实践 160
6.5 小结 163
第7章 模型托管工具：TensorFlow Serving 164
7.1 概述 164
7.2 系统架构 165
7.3 安装 167
7.3.1 使用APT安装ModelServer 168
7.3.2 使用源码编译安装ModelServer 169
7.4 最佳实践 170
7.4.1 导出模型 170
7.4.2 发布模型服务 173
7.4.3 更新线上模型服务 174
7.5 小结 175
第三部分 算法模型篇
第8章 深度学习概述 178
8.1 深度学习的历史 178
8.1.1 感知机模型与神经网络 178
8.1.2 神经网络的寒冬与复苏 179
8.1.3 神经网络的发展与第二次寒冬 181
8.1.4 深度学习时代的到来 183
8.2 深度学习的主要应用 184
8.2.1 计算机视觉 185
8.2.2 自然语言处理 186
8.2.3 强化学习 188
8.3 深度学习与TensorFlow 190
8.4 小结 191
第9章 CNN模型 192
9.1 CNN 192
9.1.1 CNN简介 192
9.1.2 卷积层 193
9.1.3 激活层 195
9.1.4 池化层 195
9.1.5 全连接层 196
9.1.6 Dropout层 196
9.1.7 BN层 197
9.1.8 常用的CNN图像分类模型 197
9.2 TensorFlow-Slim 204
9.2.1 TensorFlow-Slim总体结构 204
9.2.2 datasets包和data包 205
9.2.3 preprocessing包 207
9.2.4 deployment包 207
9.2.5 nets包 209
9.2.6 TensorFlow-Slim最佳实践 212
9.3 应用 216
9.3.1 物体检测 216
9.3.2 图像分割 221
9.4 小结 222
第 10章 GAN模型 223
10.1 原理、特点及应用 223
10.1.1 原理 224
10.1.2 特点 225
10.1.3 应用 226
10.2 GAN模型的改进 228
10.2.1 CGAN模型 228
10.2.2 LAPGAN模型 229
10.2.3 DCGAN模型 230
10.2.4 InfoGAN模型 230
10.2.5 LSGAN模型 231
10.2.6 WGAN模型 232
10.3 最佳实践 233
10.4 小结 238
第 11章 RNN模型 239
11.1 基本RNN单元及其变种 239
11.1.1 RNN模型简介 239
11.1.2 基本RNN单元 240
11.1.3 LSTM单元 242
11.1.4 GRU单元 243
11.1.5 双向RNN单元 244
11.1.6 带有其他特性的RNN单元 245
11.2 RNN模型 247
11.2.1 PTB-LSTM语言模型 247
11.2.2 Seq2Seq模型 251
11.3 小结 254
第四部分 核心揭秘篇
第 12章 TensorFlow运行时核心设计与实现 256
12.1 运行时框架概述 256
12.2 关键数据结构 257
12.2.1 张量相关数据结构 258
12.2.2 设备相关数据结构 260
12.2.3 数据流图相关的数据结构 263
12.3 公共基础机制 266
12.3.1 内存分配 266
12.3.2 线程管理 268
12.3.3 多语言接口 269
12.3.4 XLA编译技术 270
12.3.5 单元测试框架 271
12.4 外部环境接口 272
12.4.1 加速器硬件接口 272
12.4.2 系统软件接口 275
12.5 小结 276
第 13章 通信原理与实现 277
13.1 概述 277
13.2 进程内通信 278
13.2.1 通信接口 278
13.2.2 会合点机制 280
13.2.3 异构设备内存访问 282
13.3 进程间通信 283
13.3.1 gRPC通信机制 284
13.3.2 控制通信 286
13.3.3 数据通信 290
13.4 RDMA通信模块 294
13.4.1 模块结构 295
13.4.2 消息语义 296
13.4.3 通信流程 297
13.5 小结 300
第 14章 数据流图计算原理与实现 301
14.1 概述 301
14.2 数据流图创建 302
14.2.1 流程与抽象 303
14.2.2 全图构造 305
14.2.3 子图提取 306
14.2.4 图切分 307
14.2.5 图优化 308
14.3 单机会话运行 308
14.3.1 流程与抽象 309
14.3.2 执行器获取 311
14.3.3 输入数据填充 312
14.3.4 图运行 313
14.3.5 输出数据获取 315
14.3.6 张量保存 315
14.4 分布式会话运行 315
14.4.1 主-从模型 316
14.4.2 主要抽象 317
14.4.3 client创建会话 319
14.4.4 client请求图运行 320
14.4.5 master驱动图运行 321
14.4.6 worker实施图运行 323
14.5 操作节点执行 325
14.5.1 核函数抽象 325
14.5.2 CPU上的执行流程 326
14.5.3 CUDA GPU上的执行流程 326
14.6 小结 327
第五部分 生态发展篇
第 15章 TensorFlow生态环境 330
15.1 生态环境概况 330
15.1.1 社区托管组件 330
15.1.2 第三方项目 333
15.2 深度神经网络库Keras 334
15.2.1 概述 334
15.2.2 模型概述 335
15.2.3 顺序模型 336
15.2.4 函数式模型 338
15.3 TensorFlow与Kubernetes生态的结合 340
15.4 TensorFlow与Spark生态的结合 344
15.5 TensorFlow通信优化技术 345
15.6 TPU及神经网络处理器 348
15.7 NNVM模块化深度学习组件 349
15.8 TensorFlow未来展望——TFX 351
15.9 小结 353
附录A 354
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的内容实在是太让人惊喜了，简直是打开了对现代深度学习框架理解的一扇新窗。我以前一直以为自己对TensorFlow的底层机制有所了解，但读完这本书后才发现，之前那些只是停留在表面。作者没有满足于仅仅展示API如何使用，而是深入剖析了数据流图的构建、运行时环境的调度，以及梯度计算背后的数学逻辑是如何被高效映射到底层计算单元上的。特别是关于设备间的内存管理和跨平台部署的章节，讲解得极其透彻。它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么是这样做的”，这种对“所以然”的追问，是真正区分技术手册和深度学习著作的关键。我尤其欣赏作者在描述复杂概念时所使用的类比和图示，它们极大地降低了理解门槛，让原本晦涩难懂的编译优化和内核融合过程变得清晰可见。这本书无疑是为那些渴望从使用者转变为架构师的工程师准备的宝典，它提供的知识深度足以让人在面对性能瓶颈或需要进行框架二次开发时，胸有成竹。
评分坦率地说，这本书的阅读体验是有些“硬核”的，但绝对是值得的投入。它不是那种可以轻松地在通勤路上翻阅的书籍，需要读者有一定的计算机科学基础和对线性代数的理解才能完全领会其中的精髓。然而，正是这种专业性，保证了其内容的含金量。我印象非常深刻的是关于自定义操作（Custom Ops）实现的部分，作者详细讲解了如何编写高效的Kernel，并将其无缝集成到现有的计算图中。这部分内容的处理非常扎实，从数据类型到内存布局的细节都有涉及，这对于希望扩展框架能力或者进行底层性能优化的研究人员来说，是金矿般的存在。它提供了一套完整的、可操作的方法论，指导读者如何与底层C++层进行交互，而不是仅仅停留在Python层面的封装。
评分读完这本书，我的第一感受是，终于有一本书敢于直面深度学习框架的复杂性，并将其系统地梳理清楚了。这本书的行文风格非常注重逻辑的连贯性和概念的递进性，没有那种为了凑字数而堆砌的无关信息。它精准地把握了读者在学习这类底层技术时最容易产生困惑的几个知识盲点，并给予了非常到位的解释。比如，它对分布式训练中状态同步和容错机制的探讨，远超出了我以往接触到的任何资料的深度。作者似乎对框架的设计哲学有着深刻的理解，能够清晰地阐述为何某些设计决策会被采纳，以及这些决策在不同硬件环境下的权衡取舍。这种对“Why”的深度挖掘，让我在阅读过程中充满了顿悟的时刻。它强迫你跳出“调参”的舒适区，去思考支撑这一切运行的冰冷而强大的工程结构，这对提升个人技术栈的厚度非常有帮助。
评分这本书的叙述方式有一种令人信服的权威感，它像是作者多年一线开发经验的结晶，而不是简单的知识整合。最让我感到振奋的是，它没有将深度学习框架视为一个“黑箱”，而是将其还原成了由一系列清晰、可追踪的模块和协议构成的复杂系统。特别是对内存分配策略和图优化过程的描述，极具启发性。作者清晰地展示了编译器层面是如何将高层次的数学表达转化为可以在GPU上高效并行执行的机器指令序列的。这种对“从抽象到具体”过程的细致描绘，极大地增强了我对整个深度学习生态系统运作机制的信心。这本书的价值在于，它为读者提供了一套结构化的思维框架，使我们能够用工程师的眼光去看待和评估这些前沿技术工具的优劣，而非人云亦云。
评分作为一名资深的数据科学家，我常常感到市面上大部分的深度学习书籍要么过于注重应用层面的模型搭建，要么就是停留在概念介绍，缺乏对核心引擎的剖析。然而，这部作品完全颠覆了我的预期。它用一种近乎偏执的严谨性，将TensorFlow的整个生命周期——从Python端的操作转换到C++后端执行的整个链条——进行了层层剥离和细致入微的展示。我特别关注了它对Eager Execution模式下动态图如何被优化和执行的解析，这部分内容对于理解现代TensorFlow的灵活性至关重要。作者似乎是把整个框架拆解成了无数个精密的齿轮，然后向读者展示了每一个齿轮是如何咬合、如何驱动整个系统的运转。这种由内而外的视角，对于那些需要对模型进行极致性能调优的团队来说，价值是无可估量的。它不仅仅是一本学习资料，更像是一份工程实现的“白皮书”，充满了实践的智慧。
评分一半讲框架结构，一半讲模型，cnn与rnn讲的也不清爽，适合研究框架实现原理而非做应用的人，小白们翻翻就行～
评分偏架构实现层面。不适合入门，但是对于已经有一定的tensorflow应用经验的同学来说是非常好的一本书。
评分第一章第一页，XGBoost也算是开源深度学习框架吗？
评分偏架构实现层面。不适合入门，但是对于已经有一定的tensorflow应用经验的同学来说是非常好的一本书。
评分偏架构实现层面。不适合入门，但是对于已经有一定的tensorflow应用经验的同学来说是非常好的一本书。
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