组成 TensorFlow 核心的六篇论文

作者：chen_h
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众所周知，TensorFlow 是一个开源软件库，用于数值计算以及数据流图的使用。换句话说，这是一个非常适合于去构建深度学习模型的计算库。尽管 TensorFlow 是为了进行深度学习而开发的框架，但是该系统可以很普遍的应用于别的其他领域。

这篇文章就是要总结一些与 TensorFlow 框架核心相关的几篇论文和研究：

1. TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems

"Tensorflow 是一个用于进行机器学习算法的接口，也可以自己去执行一种算法。使用 TensorFlow 系统可以帮助我们节省很多的工作量，而且该系统可以在手机和平板电脑等移动设备上面运行。"

这篇具体的文章描述了 TensorFlow 的接口和谷歌在该系统接口中的一些实现。

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2. TF.Learn: TensorFlow's High-level Module for Distributed Machine Learning

TF.learn 是 TensorFlow 的一个高层接口，为用户提供了一个简单易用的类似 scikit-learn 风格的界面，可以帮你进一步简化创建，配置，训练，评估以及测试模型的性能。这种高层接口非常适合非专业人士的应用 TensorFlow ，对推广 TensorFlow 是有非常好的效果。

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3. Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks

这项研究基本上是在几种不同类型的深度学习框架上面进行的，目的是评估这些框架在单个 CPU 和多个 GPU 上面的性能如何。

这篇论文给你提供了五个深度学习框架的对比研究：TensorFlow，Torch，Caffe，Neon和Theano，主要评估的性能包括三方面：硬件的利用率，可扩展性和运行速度。

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4. Distributed TensorFlow with MPI

在本文中，扩展了最近提出的 MPI 来大规模的部署集群。因为我们只需要对原有的 TensorFlow 应用做非常小的改动，因此这个类似通用的实现，使得对 TensorFlow 的用户越来越友好。

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5. Globally Normalized Transition-Based Neural Networks

本文描述了 SyntaxNet 背后的模型，并引入了归一化的全局神经网络模型，实现了最新的语音标注，依存分析和句子压缩模型。

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6. TensorFlow: A system for large-scale machine learning

这篇特定的论文描述了 TensorFlow 的数据流模型，与所有现有的系统相比，TensorFlow 系统表现出了令人瞩目的性能。

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更多信息，可以查看这个 Github

免费公开课 | 一步步 TensorFlow 项目实战

本课程包含如下：

第一课：TensorFlow介绍

第二课：TensorFlow元素介绍

第三课：TensorFlow 实现线性回归

第四课：TensorFlow 实现 SVM

第五课：TensorFlow 实现 KNN

第六课：TensorFlow 实现多层神经网络

第七课：TensorFlow 在NLP中的应用

第八课：TensorFlow 实现 CNN

第九课：TensorFlow 实现 RNN

第十课：TensorFlow 产品化

第十一课：TensorFlow 展望

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