深度学习之 TensorFlow(三):TensorFlow 源代码解析

简介: 分析一下 TensorFlow 的文件结构。这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 。目录结构如下:其中的核心目录是 tensorflow 目录,最重要的源代码保存在这里,目录结构如下:1.contrib 目录中保存的是将常用的功能封装成的高级 API,但是这个目录并不是官方支持的,很有可能在高级 API 完善后被官方迁移到核心的 TensorFlow 目录中或去掉。

分析一下 TensorFlow 的文件结构。这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 。

目录结构如下:

其中的核心目录是 tensorflow 目录,最重要的源代码保存在这里,目录结构如下:

1.contrib 目录中保存的是将常用的功能封装成的高级 API,但是这个目录并不是官方支持的,很有可能在高级 API 完善后被官方迁移到核心的 TensorFlow 目录中或去掉。

2.core 目录中保存的都是 C 语言文件,是 TensorFlow 的原始实现。

3.examples 目录中给出了深度学习的一些例子,包括 MNIST、Word2vec、Deepdream、Iris、HDF5等例子。

4.g3doc 目录可以认为是 TensorFlow 的离线手册,用Markdown 维护。

5.python 目录中包含很多函数的实现,包括激活函数、卷积函数、池化函数、损失函数、优化方法等。

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