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从零开始掌握 tensorflow 算子开发 (1):tensorflow 架构以及编译构建 有更新!

作为算子开发教程的第一篇,我们首先简单介绍 Tensorflow 的架构以及的算子 (Operator) 在 Tensorflow 的计算图扮演的角色。在简单了解算子之后,我们会定义一个算子的 demo,但是在本文中我们暂时不关注算子怎么实现,而是介绍如何从 Tensorflow 源码编译构建属于自己的 Tensorflow Python 包。

从零开始掌握 tensorflow 算子开发 有更新!

说起神经网络模型的编程框架,google 开源的 tensorflow 可以说是最主流的神经网络框架。得益于 tensorflow 对模型部署、模型压缩、多语言支持的一系列优点,在国内的工业界基本上都将 tensorflow 作为第一选择。tensorflow 作为一个通用框架,提供了丰富的算子以满足常规的模型开发需求,比如高层的 layer 模块提供封装好的卷积层,可以让大家在不需要了解内部实现细节的情况下能构建卷积神经网络。但是光了解怎么用,却不知其所以然只能说熟练掌握 tensorflow 的使用,而不是掌握 tensorflow 的开发。