收拾屋子时翻到一个皱皱的笔记本，封面是这样的：嗯，高数，是大一时的笔记本。咦，操作系统，难道？翻开，从前向后看，稚气未脱的笔迹映入眼帘。居然是2008年的笔记。隐约记得那个火热的夏天，我在自习室复习高数备考，楼道里传来一声吼：放假啦~高数不考啦~ 跟导员沟通后了解是奥运会的缘故，学校提前放假，所有考试延期到开学后。如果这篇博客只是让大家回顾下高数，那估计很多朋友立刻失去兴趣了。其实不然，那个假期，

百度网盘已弃用。随书资源已经放在码云和 github，方便国内外朋友下载。码云：https://gitee.com/yongkezhao/PracticeCaffeIn21Daysgithub：https://github.com/zhaoyongke/Caffe21Days----------------------------------------------------------不少读者

安装过程PIP 安装安装 PIP安装 TensorFlowPIP 安装的优缺点源码编译安装下载源码安装 Bazel配置编译源码安装的优缺点Docker 镜像安装官方镜像创建 Docker 用户组启动 Docker 容器Docker 镜像安装的优缺点使用过程K40 上运行输出M40 上运行输出GTX1080 上运行输出P40 上输出注意事项安装过程目前较为稳定

通过几个例程，我们逐渐对 TensorFlow 建立了感性认识。本文将进一步从内在原理进行深入理解，进而为阅读源码打好基础。1. 编程模型TensorFlow 计算被抽象为包括若干节点的有向图。如下图所示例子：对应的 TensorFlow Python 代码如下：import tensorflow as tfb = tf.Variable(tf.zeros([100]

MNIST 例程源码分析

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读者可能还记得本系列博客（二）和（六）中 tf.nn 模块，其中最关心的是 conv2d 这个函数。首先将博客（二） MNIST 例程中 convolutional.py 关键源码列出：def model(data, train=False):"""The Model definition."""# 2D convolution, with 'SAME' p

看过前面的例子，会发现实现深度神经网络需要使用 tensorflow.nn 这个核心模块。我们通过源码来一探究竟。# Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");# you may not use this fil