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从系统和代码实现角度解析TensorFlow的内部实现原理
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：本文来自于leiphone.com，本文由浅入深的阐述Tensor和Flow的概念。先介绍了TensorFlow的核心概念和基本概述，然后剖析了OpKernels模块、Graph模块、Session模块。2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源，并迅速得到广泛关注，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广。TensorFlow系统更新快速，官方文档教程齐全，上手快速且简单易用，支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow（简称TF）白皮书[1]、TFGithub[2]和TF官方教程[3]的理解，从系统和代码实现角
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