TensorFlow 开源项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
TensorFlow 项目的目录结构非常庞大，包含了多个子目录和文件。以下是一些主要目录和文件的简要介绍：
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tensorflow/: 这是项目的根目录，包含了 TensorFlow 的核心代码。tensorflow/core/: 包含 TensorFlow 的核心库和运行时系统。tensorflow/python/: 包含 Python API 和相关模块。tensorflow/tools/: 包含构建和安装 TensorFlow 所需的工具。tensorflow/examples/: 包含示例代码和教程。tensorflow/contrib/: 包含实验性的和非官方支持的代码。
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docs/: 包含 TensorFlow 的文档，包括用户指南、API 文档等。 -
tensorflow/BUILD: Bazel 构建文件，用于编译 TensorFlow。 -
README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的基本信息和安装指南。
2. 项目的启动文件介绍
TensorFlow 的启动文件通常是指用于运行示例代码或自定义模型的 Python 脚本。以下是一些常见的启动文件：
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tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py: 这是一个简单的示例，展示了如何使用 TensorFlow 进行 MNIST 手写数字识别。 -
tensorflow/examples/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py: 这是一个更复杂的示例，展示了如何使用 TensorFlow 进行 MNIST 手写数字识别，并使用数据集的 feed 机制。 -
tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py: 这是一个示例，展示了如何使用 TensorFlow 进行图像再训练。
3. 项目的配置文件介绍
TensorFlow 的配置文件通常是指用于构建和安装 TensorFlow 的配置文件。以下是一些常见的配置文件：
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tensorflow/WORKSPACE: 这是一个 Bazel 工作区文件，用于定义项目的依赖关系和外部资源。 -
tensorflow/.bazelrc: 这是一个 Bazel 配置文件，用于设置构建选项和优化。 -
tensorflow/configure.py: 这是一个配置脚本，用于在构建 TensorFlow 之前设置必要的配置选项，如编译器路径、优化标志等。
通过了解这些目录结构、启动文件和配置文件，您可以更好地理解和使用 TensorFlow 开源项目。
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