1.极简入门TensorFlow C++源码

极简入门TensorFlow C++源码

       前一段时间，源码我专注在框架开发上，源码并偶尔协助业务同学优化使用TensorFlow的源码代码。在观看dmlc/relay、源码nnvm的源码代码时，我发现了它们的源码wpf项目源码有趣之处。我也对TensorFlow的源码Graph IR、PaddlePaddle的源码Graph IR产生了兴趣，上周五在阅读代码时，源码无意间听到了一个数据竞赛群讨论框架的源码底层实现。几位算法大佬提到了看底层源码可能较为繁琐，源码因为这类代码通常相对容易理解。源码在与群内伙伴的源码交流后，我萌生了撰写一篇关于如何阅读TensorFlow或其他框架底层源码的源码文章。

       选择合适版本的源码快速建站模板源码bazel，对于阅读TensorFlow源码至关重要。应使用版本为0..0的bazel来拉取TF2.0代码，因为太高的版本或太低的版本可能影响阅读体验。在安装了合适的bazel版本后，使用clion上的bazel插件进行导入，然后配置编译，导入项目，人力成本指标源码等待clion编译整个项目。完成编译后，就能愉快地阅读代码，甚至于protobuf生成的文件也能轻松跳转。

       使用c++编译模型是TensorFlow的另一面。尝试使用c++编写模型代码，可以深入理解TensorFlow的后台添加模块源码底层机制。主要函数包括CreateGraphDef、ConcurrentSteps、ConcurrentSessions等。通过这些函数，可以构建计算图，定义节点、常量变量、分时鹰眼指标源码操作符等。这为理解TensorFlow的逻辑提供了直观的视角。

       深入分析代码后，可以了解到TensorFlow的GraphDef机制、Square类的实现、注册到特定op的过程、functor的使用以及最终的实现逻辑。这有助于理解TensorFlow的核心原理，并在阅读源码时进行更深入的思考。

       除了阅读源码，还可以通过编写测试用例来增强理解。TensorFlow提供了丰富的测试用例，如在client_session_test.cc中运行测试程序，可以验证代码的正确性。这不仅有助于理解代码，还能提高对TensorFlow框架的掌握程度。

       阅读源码只是理解TensorFlow原理的开始，深入行业论文和请教行业专家是进一步深入学习的关键。网络上关于机器学习系统的资料丰富多样，但缺少系统性的课程。希望官方能够分享更多框架的干货，并期待在学习过程中总结和分享更多资源。阅读源码虽然复杂，但其背后蕴含的原理和逻辑十分有趣。