tensorflow 核心源码开源吗,11月5日，谷歌打开了Tensorflow的来源，11月7日微软打开了DMTK。在恐惧之后，两个巨大的高科技公司已经提升了开源人工智能计算工具包，这不仅仅是竞争用户资源。事实上，除了两家公司之外，还有几年的套件已经开放了许多套件。没有张力流的敏锐度。谷歌已经迟到了，计算性能并不好得多。我相信他们应该根据谷歌的力量继续改善。
如何学习TensorFlow源码,如果Build TensorFlow需要从源执行以下命令：Bazel Build -C opt // TensorFlow / Tools / PIP_Package：Build_pip_Package构建文件相应规则是：SH_Binary（name =“build_pip_package”，srcs = [build_pip_package.sh' ]，数据= [“manifest.in”，“自述文件”，“setup.py”，“// tensorflow / core：framework_headers”，“：_），”：simple_console“，”// tensorflow：tensorflow_py“，” // tensorflow /示例/教程/ mnist：package“，”// tensorflow / models /嵌入：包“，”// tensorflow / models / image / cifar10：all_files“，”// tensorflow / model / image / mnist：卷积的“，”// tensorflow / models / RNN：package“，”// tensorflow / models / rnn / ptb：package“，”// tensorflow / models / rnn / translate：package“，”// tensorflow / tensorboARD“，]，）sh_binary这里的主要角色是生成这些数据的这些依赖性。一个，一个开始的三个文件，三个文件营机.in，Readme，setup.py直接存在，所以没有操作。
如何阅读TensorFlow源码,void tf_run（tf_session * s，const tf_buffer * run_options，//输入tensors const char ** c_input_names，tf_tensor ** c_inputs，int ninputs，//输出tensors const char ** c_output_tensor_names，tf_tensor ** c_outputs，int noRtputs，//目标节点const ** c_target_node_names，int ntargets，tf_buffer * run_metadata，tf_status * status）{tf_run_helper（s，nullptr，run_options，c_input_names，c_inputs，ninpings，c_outputs，c_outputs_tensor_names，c_outputs，noutputs，c_target_node_names，ntargets，run_metadata，status）;}

责任编辑（柏林林）

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