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摘要：下載地址點擊這里這篇特定的論文描述了的數據流模型，與所有現有的系統相比，系統表現出了令人矚目的性能。
作者：chen_h
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眾所周知，TensorFlow 是一個開源軟件庫，用于數值計算以及數據流圖的使用。換句話說，這是一個非常適合于去構建深度學習模型的計算庫。盡管 TensorFlow 是為了進行深度學習而開發的框架，但是該系統可以很普遍的應用于別的其他領域。
這篇文章就是要總結一些與 TensorFlow 框架核心相關的幾篇論文和研究：
1. TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
"Tensorflow 是一個用于進行機器學習算法的接口，也可以自己去執行一種算法。使用 TensorFlow 系統可以幫助我們節省很多的工作量，而且該系統可以在手機和平板電腦等移動設備上面運行。"
這篇具體的文章描述了 TensorFlow 的接口和谷歌在該系統接口中的一些實現。
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2. TF.Learn: TensorFlow"s High-level Module for Distributed Machine Learning
TF.learn 是 TensorFlow 的一個高層接口，為用戶提供了一個簡單易用的類似 scikit-learn 風格的界面，可以幫你進一步簡化創建，配置，訓練，評估以及測試模型的性能。這種高層接口非常適合非專業人士的應用 TensorFlow ，對推廣 TensorFlow 是有非常好的效果。
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3. Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks
這項研究基本上是在幾種不同類型的深度學習框架上面進行的，目的是評估這些框架在單個 CPU 和多個 GPU 上面的性能如何。
這篇論文給你提供了五個深度學習框架的對比研究：TensorFlow，Torch，Caffe，Neon和Theano，主要評估的性能包括三方面：硬件的利用率，可擴展性和運行速度。
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4. Distributed TensorFlow with MPI
在本文中，擴展了最近提出的 MPI 來大規模的部署集群。因為我們只需要對原有的 TensorFlow 應用做非常小的改動，因此這個類似通用的實現，使得對 TensorFlow 的用戶越來越友好。
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5. Globally Normalized Transition-Based Neural Networks
本文描述了 SyntaxNet 背后的模型，并引入了歸一化的全局神經網絡模型，實現了最新的語音標注，依存分析和句子壓縮模型。
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6. TensorFlow: A system for large-scale machine learning
這篇特定的論文描述了 TensorFlow 的數據流模型，與所有現有的系統相比，TensorFlow 系統表現出了令人矚目的性能。
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免費公開課 | 一步步 TensorFlow 項目實戰
本課程包含如下：
第一課：TensorFlow介紹
第二課：TensorFlow元素介紹
第三課：TensorFlow 實現線性回歸
第四課：TensorFlow 實現 SVM
第五課：TensorFlow 實現 KNN
第六課：TensorFlow 實現多層神經網絡
第七課：TensorFlow 在NLP中的應用
第八課：TensorFlow 實現 CNN
第九課：TensorFlow 實現 RNN
第十課：TensorFlow 產品化
第十一課：TensorFlow 展望
課程地址：可以關注微信公眾號 coderpai，后臺回復 TF 獲得作者：chen_h
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