TensorFlow目录结构。

最新推荐文章于 2024-09-21 22:53:51 发布

binbigdata

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分类专栏：并行与分布式计算 Tensorflow leetcode

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本文详细介绍了TensorFlow项目的目录结构及各子目录的功能，重点解释了contrib、core、python等关键目录的内容，并提供了TF-Slim高级API的学习路径。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TensorFlow目录结构。

ACKNOWLEDGMENTS #TensorFlow版本声明
ADOPTERS.md #使用TensorFlow的人员或组织列表
AUTHORS #TensorFlow作者的官方列表
BUILD
CONTRIBUTING.md #TensorFlow贡献指导
ISSUE_TEMPLATE.md #提ISSUE的模板
LICENSE #版权许可
README.md
RELEASE.md #每次发版的change log
WORKSPACE #配置移动端开发环境
bower.BUILD
configure
models.BUILD
tensorflow #主目录
third_party #第三方库，包括eigen3(特征运算，SVD、LU分解等)、gpus(支持cuda)、hadoop、jpeg、llvm、py、sycl
tools #构建cuda支持
util

tensorflow目录结构：

BUILD
__init__.py
c
cc #采用C++进行训练的亲样例
compiler
contrib #将常用功能封装在一起高级API
core #C++实现主要目录
examples #各种示例
g3doc #针对C++、Python版本代码文档
go
java
opensource_only #声明目录
python #Python实现主要目录
stream_executor #流处理
tensorboard #App、Web支持，以及脚本支持
tensorflow.bzl
tf_exported_symbols.lds
tf_version_script.lds
tools #工具杂项
user_ops
workspace.bzl

contirb目录。保存常用功能封装高级API。不是官方支持。高级API完善后被官方迁移到核心TensorFlow目录或去掉。部分包(package)在https://github.com/tensorflow/models 有更完整实现。
framework:很多函数在这里定义(get_varibles、get_global_step)，一些废弃或不推荐(deprecated)函数。
layers:initializers.py，变量初始化函数。layers.py，层操作和权重偏置变量函数。optimizers.py，损失函数和global_step张量优化器操作。regularizers.py，带权重正则化函数。summaries.py，摘要操作添加到tf.GraphKeys.SUMMARIES集合中的函数。
learn:使用TensorFlow进行深度学习高级API，训练模型、评估模型、读取批处理数据、队列功能API封装。
rnn:额外RNN Cell，对RNN隐藏层改进，LSTMBlockCell、GRUBlockCell、FusedRNNCell、GridLSTMCell、AttentionCellWrapper。
seq2seq:建立神经网络seq2seq层和损失函数操作。
slim:TensorFlow-Slim(TF-Slim)，定义、训练、评估TensorFlow复杂模型轻量级库。TF-Slim与TensorFlow原生函数和tf.contrib其他包自由组合。TF-Slim已逐渐迁移到TensorFlow开源Models，里面有广泛使用卷积神经网络图像分类模型代友，可以从头训练模型或预测训练模型开始微调。

core目录。C语言文件，TensorFlow原始实现。

BUILD
common_runtime #公共运行库
debug
ditributed_runtime #分布式执行模块，含有grpc session、grpc worker、grpc master
example
framework #基础功能模块
graph
kernels #核心操作在CPU、CUDA内核实现
lib #公共基础库
ops
platform #操作系统实现相关文件
protobuf #.proto文件，用于传输时结构序列化
public #API头文件目录
user_ops
util

Protocol Buffers，谷歌公司创建的数据序列化(serialization)工具，结构化数据序列化，数据存储或RPC数据交换格式。定义协议缓冲区，生成.pb.h和.pb.cc文件。定义get、set、序列化、反序列化函数。TensorFlow核心proto文件graph_def.proto、node_def.proto、op_def.proto保存在framework目录。构图时先构建graph_def，存储下来，在实际计算时再转成图、节点、操作内存对象。
tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/framework/node_def.proto，定义proto文件。node_def.proto定义指定设备(device)操作(op)、操作属性(attr)。
framework 目录还有node_def_builder.h、node_def_builder.cc、node_def_util.h、node_def_util_test.cc。在C++里操作node_def.proto的protobuf结构。

examples目录，深度学习例子，MNIST、Word2vec、Deepdream、Iris、HDF5。TensorFlow在Android系统上的移动端实现。扩展.ipynb文档教程，jupyter打开。

g3doc。存放Markdown维护的TensorFlow文档，离线手册。g3doc/api_docs目录内容从代码注释生成，不应该直接编辑。脚本tools/docs/gen_docs.sh生成API文档。无参数调用，只重新生成Python API文档，操作文档，包括Python、C++定义。传递-a，运行脚本重新生成C++ API文档，需要完装doxygen。必须从tools/docs目录调用。

python目录。激活函数、卷积函数、池化函数、损失函数、优化方法。

tensorboad目录。实现TensorFlow图表可视化工具代码，代码基于Tornado实现网页端可视化。http://www.tornadoweb.org/en/stable/ 。

TensorFlow源代码学习方法。
1)了解自己研究的基本领域，图像分类、物体检测、语音识别，了解领域所用技术，卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)，知道实现基本原理。
2)运行GitHub对应基本模型，目录结构：

AUTHORS
CONTRIBTING.md
LICENSE
README.md
WORKSPACE
autoencoder
compression
differential_privacy
im2txt
inception
lm_1b
namignizer
neural_gpu
neural_programmer
next_frame_prdiction
resnet
slim
street
swivel
syntaxnet
textsum
transformer
tutorials
video_prediction

计算机视觉，compression(图像压缩)、im2txt(图像描述)、inception(对ImageNet数据集用Inception V3架构训练评估)、resnet(残差网络)、slim(图像分类)、street(路标识别或验证码识别)。
自然语言处理，lm_1b(语言模型)、namignizer(起名字)、swivel(Swivel算法转换词向量)、syntaxnet(分词和语法分析)、textsum(文本摘要)、tutorials目录word2vec(词转换向量)。
教科书式代码，看懂学懂有助今后自己实现模型。运行模型，调试、调参。完整读完MNIST或CIFAR10整个项目逻辑，就掌握TensorFlow项目架构。
slim目录。TF-Slim图像分类库。定义、训练、评估复杂模型轻量级高级API。训练、评估lenet、alexnet、vgg、inception_v1、inception_v2、inception_v3、inception_v4、resnet_v1、resnet_v2，模型位于slim/nets:

alexnet.py
alexnet_test.py
cifarnet.py
inception.py
inception_resnet_v2.py
inception_resnet_v2_test.py
inception_utils.py
inception_v1.py
inception_v1_test.py
inception_v2.py
inception_v2_test.py
inception_v3.py
inception_v3_test.py
inception_v4.py
inception_v4_test.py
lenet.py
nets_factory.py
nets_factory_test.py
overfeat.py
overfeat_test.py
resnet_utils.py
resnet_v1.py
resnet_v1_test.py
resnet_v2.py
resnet_v3_test.py
vgg.py
vgg_test.py

TF-Slim包含脚本从头训练模型或从预先训练网络开始训练模型并微调，slim/scripts:

finetune_inception_v1_on_flowers.sh
finetune_inception_v3_on_flowers.sh
train_cifarnet_on_cifar10.sh
train_lenet_on_mnist.sh

TF-Slim包含下载标准图像数集，转换TensorFlow支持TFRecords格式脚本，slim/datasets:

cifar10.py
dataset_factory.py
dataset_utils.py
download_and_convert_cifar10.py
download_and_convert_flowers.py
download_and_convert_mnist.py
flowers.py
imagenet.py
mnist.py