文档章节

学习笔记TF050:TensorFlow源代码解析

利炳根
 利炳根
发布于 2017/08/24 02:36
字数 1418
阅读 119
收藏 0

TensorFlow目录结构。

ACKNOWLEDGMENTS #TensorFlow版本声明
ADOPTERS.md #使用TensorFlow的人员或组织列表
AUTHORS #TensorFlow作者的官方列表
BUILD
CONTRIBUTING.md #TensorFlow贡献指导
ISSUE_TEMPLATE.md #提ISSUE的模板
LICENSE #版权许可
README.md
RELEASE.md #每次发版的change log
WORKSPACE #配置移动端开发环境
bower.BUILD
configure
models.BUILD
tensorflow #主目录
third_party #第三方库,包括eigen3(特征运算,SVD、LU分解等)、gpus(支持cuda)、hadoop、jpeg、llvm、py、sycl
tools #构建cuda支持
util

tensorflow目录结构:

BUILD
__init__.py
c
cc #采用C++进行训练的亲样例
compiler
contrib #将常用功能封装在一起高级API
core #C++实现主要目录
examples #各种示例
g3doc #针对C++、Python版本代码文档
go
java
opensource_only #声明目录
python #Python实现主要目录
stream_executor #流处理
tensorboard #App、Web支持,以及脚本支持
tensorflow.bzl
tf_exported_symbols.lds
tf_version_script.lds
tools #工具杂项
user_ops
workspace.bzl

contirb目录。保存常用功能封装高级API。不是官方支持。高级API完善后被官方迁移到核心TensorFlow目录或去掉。部分包(package)在https://github.com/tensorflow/models 有更完整实现。 framework:很多函数在这里定义(get_varibles、get_global_step),一些废弃或不推荐(deprecated)函数。 layers:initializers.py,变量初始化函数。layers.py,层操作和权重偏置变量函数。optimizers.py,损失函数和global_step张量优化器操作。regularizers.py,带权重正则化函数。summaries.py,摘要操作添加到tf.GraphKeys.SUMMARIES集合中的函数。 learn:使用TensorFlow进行深度学习高级API,训练模型、评估模型、读取批处理数据、队列功能API封装。 rnn:额外RNN Cell,对RNN隐藏层改进,LSTMBlockCell、GRUBlockCell、FusedRNNCell、GridLSTMCell、AttentionCellWrapper。 seq2seq:建立神经网络seq2seq层和损失函数操作。 slim:TensorFlow-Slim(TF-Slim),定义、训练、评估TensorFlow复杂模型轻量级库。TF-Slim与TensorFlow原生函数和tf.contrib其他包自由组合。TF-Slim已逐渐迁移到TensorFlow开源Models,里面有广泛使用卷积神经网络图像分类模型代友,可以从头训练模型或预测训练模型开始微调。

core目录。C语言文件,TensorFlow原始实现。

BUILD
common_runtime #公共运行库
debug
ditributed_runtime #分布式执行模块,含有grpc session、grpc worker、grpc master
example
framework #基础功能模块
graph
kernels #核心操作在CPU、CUDA内核实现
lib #公共基础库
ops
platform #操作系统实现相关文件
protobuf #.proto文件,用于传输时结构序列化
public #API头文件目录
user_ops
util

Protocol Buffers,谷歌公司创建的数据序列化(serialization)工具,结构化数据序列化,数据存储或RPC数据交换格式。定义协议缓冲区,生成.pb.h和.pb.cc文件。定义get、set、序列化、反序列化函数。TensorFlow核心proto文件graph_def.proto、node_def.proto、op_def.proto保存在framework目录。构图时先构建graph_def,存储下来,在实际计算时再转成图、节点、操作内存对象。 tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/framework/node_def.proto,定义proto文件。node_def.proto定义指定设备(device)操作(op)、操作属性(attr)。 framework 目录还有node_def_builder.h、node_def_builder.cc、node_def_util.h、node_def_util_test.cc。在C++里操作node_def.proto的protobuf结构。

examples目录,深度学习例子,MNIST、Word2vec、Deepdream、Iris、HDF5。TensorFlow在Android系统上的移动端实现。扩展.ipynb文档教程,jupyter打开。

g3doc。存放Markdown维护的TensorFlow文档,离线手册。g3doc/api_docs目录内容从代码注释生成,不应该直接编辑。脚本tools/docs/gen_docs.sh生成API文档。无参数调用,只重新生成Python API文档,操作文档,包括Python、C++定义。传递-a,运行脚本重新生成C++ API文档,需要完装doxygen。必须从tools/docs目录调用。

python目录。激活函数、卷积函数、池化函数、损失函数、优化方法。

tensorboad目录。实现TensorFlow图表可视化工具代码,代码基于Tornado实现网页端可视化。http://www.tornadoweb.org/en/stable/

TensorFlow源代码学习方法。 1)了解自己研究的基本领域,图像分类、物体检测、语音识别,了解领域所用技术,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN),知道实现基本原理。 2)运行GitHub对应基本模型,目录结构:

AUTHORS
CONTRIBTING.md
LICENSE
README.md
WORKSPACE
autoencoder
compression
differential_privacy
im2txt
inception
lm_1b
namignizer
neural_gpu
neural_programmer
next_frame_prdiction
resnet
slim
street
swivel
syntaxnet
textsum
transformer
tutorials
video_prediction

计算机视觉,compression(图像压缩)、im2txt(图像描述)、inception(对ImageNet数据集用Inception V3架构训练评估)、resnet(残差网络)、slim(图像分类)、street(路标识别或验证码识别)。 自然语言处理,lm_1b(语言模型)、namignizer(起名字)、swivel(Swivel算法转换词向量)、syntaxnet(分词和语法分析)、textsum(文本摘要)、tutorials目录word2vec(词转换向量)。 教科书式代码,看懂学懂有助今后自己实现模型。运行模型,调试、调参。完整读完MNIST或CIFAR10整个项目逻辑,就掌握TensorFlow项目架构。 slim目录。TF-Slim图像分类库。定义、训练、评估复杂模型轻量级高级API。训练、评估lenet、alexnet、vgg、inception_v1、inception_v2、inception_v3、inception_v4、resnet_v1、resnet_v2,模型位于slim/nets:

alexnet.py
alexnet_test.py
cifarnet.py
inception.py
inception_resnet_v2.py
inception_resnet_v2_test.py
inception_utils.py
inception_v1.py
inception_v1_test.py
inception_v2.py
inception_v2_test.py
inception_v3.py
inception_v3_test.py
inception_v4.py
inception_v4_test.py
lenet.py
nets_factory.py
nets_factory_test.py
overfeat.py
overfeat_test.py
resnet_utils.py
resnet_v1.py
resnet_v1_test.py
resnet_v2.py
resnet_v3_test.py
vgg.py
vgg_test.py

TF-Slim包含脚本从头训练模型或从预先训练网络开始训练模型并微调,slim/scripts:

finetune_inception_v1_on_flowers.sh
finetune_inception_v3_on_flowers.sh
train_cifarnet_on_cifar10.sh
train_lenet_on_mnist.sh

TF-Slim包含下载标准图像数集,转换TensorFlow支持TFRecords格式脚本,slim/datasets:

cifar10.py
dataset_factory.py
dataset_utils.py
download_and_convert_cifar10.py
download_and_convert_flowers.py
download_and_convert_mnist.py
flowers.py
imagenet.py
mnist.py

3)结合要做的项目,找到相关论文,自己用TensorFlow实现论文内容。质的飞跃。

参考资料: 《TensorFlow技术解析与实战》

欢迎付费咨询(150元每小时),我的微信:qingxingfengzi

© 著作权归作者所有

共有 人打赏支持
利炳根
粉丝 11
博文 60
码字总数 136346
作品 0
深圳
私信 提问
机器学习Tensorflow笔记1:Hello World到MNIST实验

最近重新梳理了我职业生涯规划,其中人工智能是我最重要的一个职业方向,所以就开始了人工智能的学习,其中Tensorflow是机器学习中一个很热门的框架,是由Google开源的,是一个不错的方向。由...

ImWiki
2018/05/12
0
0
深度学习之 TensorFlow(三):TensorFlow 源代码解析

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...

希希里之海
2018/05/09
0
0
史上最全TensorFlow学习资源汇总

来源 悦动智能(公众号ID:aibbtcom) 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏。 ▌一 、TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示...

悦动智能
2018/04/12
0
0
TensorFlow应用实战-18-Policy Gradient算法

Policy Gradient算法 policy Gradient算法不止一种。 有兴趣的话: 深度增强学习之Policy Gradient方法1 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21725498 A3c实现3d赛车游戏: 成果展示 numworkders是 ...

天涯明月笙
2018/06/15
0
0
TensorFlow 2.0 每日构建版本发布,每晚更新

TensorFlow 是在世界范围内受到欢迎的开源机器学习框架,有着高度灵活性、可移植性、联系科研与产品等特点。近日,谷歌 TensorFlow 团队提供了一个 每日构建版本(nightly build)。可在 py...

段段段落
01/12
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

OSChina 周一乱弹 —— 白掌柜说了卖货不卖身

Osc乱弹歌单(2019)请戳(这里) 【今日歌曲】 @爱漫爱 :这是一场修行分享羽肿的单曲《Moony》 手机党少年们想听歌,请使劲儿戳(这里) @clouddyy :开不开心? 开心呀, 我又不爱睡懒觉…...

小小编辑
今天
7
0
大数据教程(11.7)hadoop2.9.1平台上仓库工具hive1.2.2搭建

上一篇文章介绍了hive2.3.4的搭建,然而这个版本已经不能稳定的支持mapreduce程序。本篇博主将分享hive1.2.2工具搭建全过程。先说明:本节就直接在上一节的hadoop环境中搭建了! 一、下载apa...

em_aaron
今天
2
0
开始看《JSP&Servlet学习笔记》

1:WEB应用简介。其中1.2.1对Web容器的工作流程写得不错 2:编写Servlet。搞清楚了Java的Web目录结构,以及Web.xml的一些配置作用。特别是讲了@WebServlet标签 3:请求与响应。更细致的讲了从...

max佩恩
今天
4
0
mysql分区功能详细介绍,以及实例

一,什么是数据库分区 前段时间写过一篇关于mysql分表的的文章,下面来说一下什么是数据库分区,以mysql为例。mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可...

吴伟祥
今天
3
0
SQL语句查询

1.1 排序 通过order by语句,可以将查询出的结果进行排序。放置在select语句的最后。 格式: SELECT * FROM 表名 ORDER BY 排序字段ASC|DESC; ASC 升序 (默认) DESC 降序 1.查询所有商品信息,...

stars永恒
今天
4
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部