来源：程序员书库（ID：OpenSourceTop）
前几天，无意中在GitHub上看到一本硬核书籍——《TensorFlow 内核剖析》。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，目前已经成为最受欢迎的机器学习开源框架之一
关于TensorFlow的学习资料非常多，已经出版并且备受读者好评的实体书有《Tensorflow：实战Google深度学习框架》、《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》......
GitHub上关于TensorFlow系统的学习资料倒是不少，今天和大家推荐的这一本是关于剖析TensorFlow内核工作原理的书籍，而且是程序员专门献给女儿的开源书籍
这还不止，作者还特意在致谢里专门感谢了自己的太太，这下还有谁敢说程序员不懂浪漫的，站出来把这把狗粮吃了，
吃完了狗粮，我们还是看看这本书都主要讲了哪些内容吧，这本书没有涉及到如何使用TensorFlow构建机器学习模型，也不涉及应用TensorFlow最佳实践，它是通过剖析源码的方式，向读者揭示TensorFlow的系统架构、领域模型、工作原理、及其实现模式等相关内容；本书对应的版本是TensorFlow 1.2稳定版本。
面向的读者
本书适合已经了解过机器学习相关基本概念与理论，熟悉Python、C++等程序设计语言，并且希望深入了解TensorFlow内核技术的人。所以，这本书不是为零基础的人准备的。
关于作者
horance liu（刘光聪）。根据公开资料，刘光聪是中兴通讯高级系统架构师，一名资深的 TensorFlow 研究员，专注机器学习算法、分布式系统架构与优化。
此外为了更好的供读者交流，作者还贴心的在GitHub上建立了勘误表。
写在最后
如果你是一名初级的AI 算法工程师、和 AI 软件工程师想要深入了解TensorFlow源码，刚好可以借助这本书循序渐进学习TensorFlow，如果你已经是一位资深TensorFlow玩家也可以从中找自己感兴趣的章节阅读，此外，阅读本书的同时推荐你可以配合阅读TensorFlow关键代码
这本书目前已经在GitHub上获得1715个Star，359个Fork（GitHub地址：https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals）
最后，有看过这本书的读者么？留言分享你的读后感。最后附上书籍地址：https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals/blob/master/tensorflow-internals.pdf
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