TensorFlow 使用 Zenodo.org 為開放原始碼程式碼庫發布 DOI：10.5281/zenodo.4724125
TensorFlow 的白皮書列於下方，以供引用。
異質分散式系統上的大規模機器學習
摘要：TensorFlow 是一種用於表達機器學習演算法的介面，以及用於執行這類演算法的實作方式。使用 TensorFlow 表達的運算，幾乎不需變更或完全不需變更，即可在各種異質系統上執行，範圍從手機和平板電腦等行動裝置，到由數百部機器和數千個運算裝置 (例如 GPU 卡) 組成的大規模分散式系統。此系統彈性十足，可用於表達各種演算法，包括深度神經網路模型的訓練和推論演算法。此外，此系統已用於在十多個電腦科學和其他領域 (包括語音辨識、電腦視覺、機器人學、資訊檢索、自然語言處理、地理資訊擷取和電腦藥物探索) 進行研究，以及將機器學習系統部署到生產環境。本文說明 TensorFlow 介面，以及我們在 Google 建構的該介面實作方式。TensorFlow API 和參考實作在 2015 年 11 月以開放原始碼套件形式發布，並採用 Apache 2.0 授權條款，詳情請參閱 www.tensorflow.org。
BibTeX 格式
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@misc{tensorflow2015-whitepaper,
title={ {TensorFlow}: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems},
url={https://tensorflow.dev.org.tw/},
note={Software available from tensorflow.org},
author={
Mart\'{i}n~Abadi and
Ashish~Agarwal and
Paul~Barham and
Eugene~Brevdo and
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Craig~Citro and
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year={2015},
}
或是文字格式
Martín Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham, Eugene Brevdo, Zhifeng Chen, Craig Citro, Greg S. Corrado, Andy Davis, Jeffrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay Ghemawat, Ian Goodfellow, Andrew Harp, Geoffrey Irving, Michael Isard, Rafal Jozefowicz, Yangqing Jia, Lukasz Kaiser, Manjunath Kudlur, Josh Levenberg, Dan Mané, Mike Schuster, Rajat Monga, Sherry Moore, Derek Murray, Chris Olah, Jonathon Shlens, Benoit Steiner, Ilya Sutskever, Kunal Talwar, Paul Tucker, Vincent Vanhoucke, Vijay Vasudevan, Fernanda Viégas, Oriol Vinyals, Pete Warden, Martin Wattenberg, Martin Wicke, Yuan Yu, and Xiaoqiang Zheng. TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems, 2015. Software available from tensorflow.org.
TensorFlow：大規模機器學習系統
摘要：TensorFlow 是一種大規模且可在異質環境中運作的機器學習系統。TensorFlow 使用資料流程圖來表示運算、共用狀態和會變更該狀態的作業。它將資料流程圖的節點對應到叢集中的多部機器，並在單部機器中對應到多個運算裝置，包括多核心 CPU、通用 GPU 和客製化設計的 ASIC (稱為張量處理單元 (TPU))。這種架構為應用程式開發人員帶來彈性：在先前的「參數伺服器」設計中，共用狀態的管理機制已內建於系統中，而 TensorFlow 讓開發人員能夠試驗新穎的最佳化和訓練演算法。TensorFlow 支援各種應用程式，重點在於深度神經網路的訓練和推論。多項 Google 服務在生產環境中使用 TensorFlow，我們已將其發布為開放原始碼專案，且它已廣泛用於機器學習研究。在本文中，我們將說明 TensorFlow 資料流程模型，並展示 TensorFlow 在多項實際應用中達成的優異效能。