TensorFlow 源码拆解

从 TensorFlow 2.22.0 源码快照出发，沿着 tf.matmul、tf.function、GradientTape、model.fit 和 TFLite Invoke 追踪到 runtime、kernel 与部署边界。

在线阅读：https://hanqing.github.io/tensorflow-dg-ai-notes/

内容结构

• 0–1：源码地图、模块边界与阅读方法
• 2–4：Tensor、设备、Eager/Graph、自动微分
• 5–7：tf.data、Keras 训练、分布式执行
• 8–11：Grappler/XLA/MLIR、构建注册、TFLite、持久化与可观测性
• 附录：源码索引和可执行阅读实验

文档以中文编写，源码路径以本地 tensorflow-master 快照为锚点；不会把 TensorFlow 源码复制进本仓库。上游项目版权与许可证归 TensorFlow Authors 所有。

本地开发

需要 Node.js 22+。

npm install
npm run dev

构建静态站点：

npm run types:check
npm run build
npm run start

发布

.github/workflows/deploy-pages.yml 会在 main 更新后构建 out/，并通过 GitHub Pages Actions 发布。Next.js 使用静态导出；在 Actions 环境中自动设置项目站点的 basePath。

许可

本项目文档与站点代码采用 CC BY-SA 4.0；引用的 TensorFlow 项目采用 Apache License 2.0。详见 LICENSE 和 TensorFlow 上游仓库的许可证。