探索TensorFlow内核：设计、优化与实现揭秘

《TensorFlow内核剖析》是一本由刘光聪撰写的深入解析TensorFlow核心工作的专业书籍，它并非一本关于TensorFlow使用的入门指南或最佳实践手册。作者通过剖析TensorFlow的源代码，揭示了这个深度学习框架的系统架构、核心概念、工作原理以及其实现策略。这本书的目标读者是对TensorFlow内核设计有深厚兴趣，希望提升系统设计、性能优化技能，或者想要探究关键技术背后的工程师，如系统架构师、AI算法工程师和AI软件工程师。 作者假设读者具备基础的机器学习知识，熟悉Python和C++等编程语言。书中建议读者按照顺序逐步阅读，特别是对于初学者，可以从构建TensorFlow的源代码开始，这有助于理解整个系统的构建过程和依赖库。此外，作者鼓励读者通过实践TensorFlow在实际项目中的应用，来加深对其API和工作原理的理解。 值得注意的是，本书编写时基于TensorFlow的稳定版本1.2，但读者需意识到随着时间的推移，部分API可能会有所变化或被淘汰。书中为了聚焦核心内容，进行了部分重构，如简化异常处理和日志管理，这些改动并不影响理解系统的整体功能，反而有助于揭示其工作机制。 为了便于交流和纠正可能存在的错误，作者在GitHub上提供了勘误表和补充说明，欢迎读者在阅读过程中提出反馈。《TensorFlow内核剖析》是一本适合技术深入者研读，帮助读者揭开TensorFlow神秘面纱的实用参考书。