深入理解TensorFlow 架构设计与实现原理 中文pdf高清版[116MB]

《深入理解TensorFlow》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。

深入理解TensorFlow目录

第一部分基础篇
第1章 TensorFlow系统概述2
第2章 TensorFlow环境准备15
第3章TensorFlow基础概念34
第二部分关键模块篇
第4章TensorFlow数据处理方法78
第5章TensorFlow编程框架112
第6章TensorBoard可视化工具138
第7章模型托管工具：TensorFlow Serving164
第三部分算法模型篇
第8章深度学习概述178
第9章CNN模型192第10章 GAN模型223
第11章 RNN模型239
第四部分核心揭秘篇
第12章 TensorFlow运行时核心设计与实现256
第13章 通信原理与实现277
第14章 数据流图计算原理与实现301
第五部分生态发展篇
第15章 TensorFlow生态环境330