TensorFlow 簡介

本節(jié)將從五個方面對 TensorFlow 進行一個簡單的介紹。包括 TensorFlow 是什么、能做什么？為什么選擇 TensorFlow、TensorFlow 的發(fā)展以及 TensorFlow 的核心理念。

1. 什么是 TenosrFlow

“TensorFlow是一個開源軟件庫，用于各種感知和語言理解任務(wù)的機器學(xué)習(xí)?！?——Wiki百科

這種過于官方化的定義可能比較難于理解，于是我們給出一個比較容易理解的解釋：TensorFlow 就是一個開源的用于機器學(xué)習(xí)的框架，我們可以使用 TensorFlow 來快速地構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時快捷地進行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、評估與保存。

也正是因為 TensorFlow 是一個開源的軟件庫，因此只要我們安裝了 TensorFlow，我們就可以使用import 的方式來引入。

import tensorflow as tf

那么具體說來 TensorFlow 可以干什么呢？簡單的回答是：TensorFlow 主要負責(zé)機器學(xué)習(xí)的每一個步驟，具體包括：

• 模型的構(gòu)建；
• 模型的訓(xùn)練；
• 模型的保存與加載；
• 模型的評估；
• 使用加速器提升性能；
• 在生產(chǎn)環(huán)境中部署網(wǎng)絡(luò)；
• 對模型的數(shù)據(jù)進行可視化（TensorBoard）；
• 其他功能。

通過這樣的梳理我們可以發(fā)現(xiàn)，TensorFlow 可以滿足我們在機器學(xué)習(xí)中的從模型構(gòu)建到模型的部署的絕大部分的工作需求。

2. TensoFlow的發(fā)展歷史

TensorFlow 是由谷歌公司開發(fā)的一款機器學(xué)習(xí)的框架，最初在谷歌大腦團隊內(nèi)部使用（那時還叫作DistBelief），主要用于構(gòu)建一些常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并于 2015 年宣布開源。

DistBelief 最初用于構(gòu)建各尺度下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式學(xué)習(xí)和交互系統(tǒng)（初學(xué)者可能不容易理解，暫時可以認為是用于構(gòu)建分布式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），這被稱作第一代機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

DistBelief 框架在谷歌旗下的產(chǎn)品中被廣泛使用。后來在一步步的發(fā)展過程之中不斷增添新的功能，并進行了重構(gòu)，最終形成了 TensorFlow，被稱作第二代機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，目前 TensorFlow 框架已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

得益于 TensorFlow 的出現(xiàn)與不斷地完善，機器學(xué)習(xí)開發(fā)者們可以更加迅速地、快捷地來構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時可以以一種更加高階、簡潔的語法方式來進行模型的訓(xùn)練與保存。從工業(yè)的角度來說，TensorFlow 有著較快的訓(xùn)練速度；而在人工智能行業(yè)的競爭中，更快的訓(xùn)練速度意味著更強的行業(yè)競爭力，再加之以分布式訓(xùn)練的優(yōu)勢，TensorFlow 得以在工業(yè)生產(chǎn)之中大規(guī)模使用。

我們總覽整個 TensorFlow 的發(fā)展歷程，從最開始非正式版本誕生時受到廣泛關(guān)注，到 1.x 版本的迅速發(fā)展，再到 2019 年 2.0 版本發(fā)布，TenosrFlow 正在生產(chǎn)的角度上逐漸趨于完備。

作為一個機器學(xué)習(xí)的框架，TensorFlow 的工業(yè)設(shè)計比較完整，而且它的更新也在順應(yīng)時代潮流向前發(fā)展（比如 2.x 版本的 Eager 模式的發(fā)布）。依托于 Google 的強大研發(fā)與號召力，我們有理由相信TensorFlow 的未來的發(fā)展前景會非常廣闊。

3. TensorFlow的特點

既然 TensorFlow 如此受歡迎，那么它一定有很多的特點在吸引著我們的開發(fā)者和企業(yè)，那就讓我們來簡單了解一下TensorFlow的一些特點：

• 高度的可移植性：也就是說，相同的代碼和模型可以同時在服務(wù)器、PC 和移動設(shè)備上運行。除此以外，TensorFlow 可以選擇在 CPU 或者在 GPU 上面運行，做到了真正的可移植。
• 豐富且友好的文檔：在 TensorFlow 的官方文檔之中，幾乎為所有的函數(shù)與所有的參數(shù)都進行了詳細的闡述。并且很大一部分的官方教程支持中文，對于初學(xué)者來說是很大的福音。
• 內(nèi)置算法非常完善：在 TensorFLow 之中內(nèi)嵌了我們在機器學(xué)習(xí)中能用到的絕大部分的算法。
• 非常適合用于工業(yè)生產(chǎn)：TensorFlow 內(nèi)置的 Service、分布式等結(jié)構(gòu)能夠幫助個人和企業(yè)很輕松地完成模型的訓(xùn)練與部署。
• 高階、簡潔又簡單的 API：這是 TensorFlow 的一大優(yōu)點，同時也是一個缺點，它在讓初學(xué)者更快地入門的同時，也會讓自定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得不是很靈活。

總結(jié)：TensorFlow 是一個當下流行的機器學(xué)習(xí)框架，我們可以使用該框架快速地進行模型的構(gòu)建、訓(xùn)練與部署；同時 TensorFlow 也是一個在工業(yè)化生產(chǎn)中非常常用的機器學(xué)習(xí)框架。

4. TensorFlow 的版本與選擇

在十年的發(fā)展歷程之中，TensorFlow 經(jīng)歷了很多的版本的變化，每個大的版本更迭都有著很多特點。我們知道 TensorFlow 是從 1.x 版本發(fā)展到 2.x 版本的，但是網(wǎng)絡(luò)上很多教程還都是 1.x 版本的教程。在這里，大家可以大概了解一下TensorFlow的版本發(fā)展歷程：

• 2010 年-2015 年，谷歌大腦團隊在其內(nèi)部使用 DistBelief 框架進行機器學(xué)習(xí)的相關(guān)工作，后來經(jīng)過不斷地簡化與重構(gòu)逐漸形成了初步的 TesnorFlow，此時的 TensorFlow 還不是很完善。
• 2015 年-2017 年，年輕的 TensorFlow 正式開源（0.1版本），此時的 TensorFlow 依然處在 0.x 的非正式版本，并且開始支持 IOS、Windows 等平臺。
• 2017 年-2019 年 10 月，TensorFlow進入了 1.x 階段，也正是在這個時期，TensorFlow 的用戶大量增長，收獲了非常多的支持。同時，TesnorFlow 也在此過程中加入了多 CPU 與多 GPU 運行的支持，并且可運行在 64 位設(shè)備上。
• 2019 年 10 月-現(xiàn)在，TensorFlow 進入了 2.0 時代，其內(nèi)部嵌入了 Keras，同時引入了 Eager Execution 模式，初學(xué)者的學(xué)習(xí)門檻更低了。

截至到 2020 年 7 月，最新的 TensorFlow 版本是 2.2 版本，因此本教程采用的是 TensorFlow2.2 版本。使用新的版本一方面可以避免一些老版本的遺留問題，另一方面也可以體驗到一些新的功能。

5. TensorFlow 與其他同類型機器學(xué)習(xí)框架的對比

談到機器學(xué)習(xí)框架的選擇，目前使用最多的就是 TensorFlow 與 PyTorch，因此我們這里以 Pytorch 為例來比較 TensorFlow 與其他框架的不同。

5.1 TensorFlow

說到這里我們不得不說一下 TensorFlow 的優(yōu)點，相比于其他的機器學(xué)習(xí)框架，Tensorflow 框架是最適用于工業(yè)部署的一個機器學(xué)習(xí)框架，換句話說，TensorFlow 非常適用于在生產(chǎn)環(huán)境中進行應(yīng)用。下面我們來細數(shù)一下 TensorFlow 的優(yōu)點。

• 整個項目開源；
• 文檔非常全面而且包含中文教程，學(xué)習(xí)成本比較低；
• 其內(nèi)部含有很多高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，我們可以用一個語句來生產(chǎn)一個網(wǎng)絡(luò)；
• 使用其內(nèi)部的 TensorFlow Service 可以實現(xiàn)快速上線部署；
• 得益于高階 API，使用 TensorFlow 進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)非常迅速；
• 內(nèi)部內(nèi)置 TesnorBoard 工具，可以很好地進行可視化工作；
• 對移動設(shè)備的支持非常友好；
• TensorFlow 內(nèi)部內(nèi)置分布式訓(xùn)練工具，開源很方便地進行分布式訓(xùn)練。

我們討論了這么多優(yōu)點，TensorFlow就沒有缺點嗎？當然有，TensorFlow 也有一些顯而易見的缺點：

• TensorFlow程序的調(diào)試較為困難，我們不能深入其內(nèi)部進行調(diào)試；
• TensorFlow 的許多高階 API 導(dǎo)致我們修改我們自己的模型比較困難（相對而言）；
• TensorFlow1.x 與 TensorFlow2.x 的差別比較大，以前的代碼遷移比較困難。

5.2 Pytorch

那我們反過來看 PyTorch，相比于 TensorFlow 來說，Pytorch 是一個新興的工具，但是它的發(fā)展非常迅速，而且擁有良好的社區(qū)環(huán)境。Pytorch 相比于 TensorFlow 的優(yōu)點有以下幾點：

• 以類 Python 的方式運行，調(diào)試非常容易，我們可以很快的定位到問題所在；
• 可以在內(nèi)部構(gòu)建動態(tài)圖，而 TensorFLow 構(gòu)建的是靜態(tài)圖。

當然，與 TensorFLow 相比，它的缺點也很明顯：

• 運行速度等非功能需求不如 TensorFLow；
• 不適用于工業(yè)生產(chǎn)，部署等工業(yè)生產(chǎn)操作較為復(fù)雜；
• 可視化需要借助第三方工具。

總結(jié)來說，如果你想進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速構(gòu)建、訓(xùn)練與部署，那么 TensorFlow 是你非常好的選擇，但是如果你只是想從事一些科研的方面的工作，那么 TensorFlow 可能并沒有 Pytorch 那么容易駕馭。

6. 為什么要學(xué)習(xí) TensorFlow

在當下，人工智能已經(jīng)遍地開花。無論是我們手機上的應(yīng)用還是交通監(jiān)管，都離不開人工智能的身影。毫無疑問，在過去幾十年里，人工智能是已經(jīng)深入的改變了我們的生活方式與就業(yè)情景。在這個瞬息萬變的競爭格局中，任何沒有利用人工智能的機構(gòu)都將被遠遠地甩在后面。

無論是各個國家，還是各個公司組織，都在積極地向機器學(xué)習(xí)方向發(fā)展。也正是在這個人工智能的大潮之中，我們的機器學(xué)習(xí)行業(yè)才會如火如荼地發(fā)展。目前階段，各個企業(yè)和組織對于我們機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人才需求量都非常大，人工智能行業(yè)的發(fā)展前景非常廣闊。在未來幾年甚至十幾年，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的就業(yè)可以說是“最賺錢的行業(yè)”之一。作為 IT 工作者，我們應(yīng)該抓住時代的潮流，用人工智能的技能來武裝自己，學(xué)習(xí)如何進行機器學(xué)習(xí)的開發(fā)工作。

在目前，最受歡迎的機器學(xué)習(xí)框架就是 TensorFLow 與 Pytorch，這兩者都有著很廣闊的前景。相比而來 TensorFlow 更加適用于工業(yè)生產(chǎn)，而 Pytorch 更加適用于科學(xué)研究。

TensorFlow 無可厚非地能被認定為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最好用的庫之一。它在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面有著得天獨厚的優(yōu)勢。通過使用TensorFlow我們就可以快速地入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大大降低了深度學(xué)習(xí)的開發(fā)成本和開發(fā)難度。

7. 本門課程的設(shè)計思路

本門課程會從機器學(xué)習(xí)初學(xué)者的角度來逐漸切入，從簡單的模型開始，以實例為驅(qū)動，讓諸位在實踐之中學(xué)習(xí)。

總體來說，本課程為從零開始的 TensorFlow 教程，分為以下幾個大的章節(jié)：

• 如何安裝自己的 TensorFlow；并從快速入門開始，讓各位了解 TensorFlow 構(gòu)建模型的一般流程；
• 幫助各位使用 Keras 來構(gòu)建自己的模型，以此來讓各位了解 Keras 編程；
• 引導(dǎo)諸位了解 TenosrFLow 中各種數(shù)據(jù)格式的使用方法；
• 幫助各位了解 TensorFlow 的 Estimator 編程；
• TensorFlow 中的一些高級技巧；
• TesnorFlow 的可視化工具——TensorBoard。

具體到每一個章節(jié)，我們會采用案例驅(qū)動的方式來進行講解與學(xué)習(xí)，我們會將具體的細節(jié)與機器學(xué)習(xí)的知識融入到每一個案例之中，讓諸位在實踐中學(xué)習(xí)。諸位應(yīng)該在學(xué)習(xí)的時候最大程度地動手實踐一下，一方面可以提升自己的實踐能力，另一方面也可以加深自己對 TensorFlow 的認知程度。

8. 你需要掌握的基礎(chǔ)

因為機器學(xué)習(xí)屬于計算機科學(xué)中一個較為高級的層次，因此你在學(xué)習(xí)之前需要一些知識儲備。具體來說，你需要以下基礎(chǔ)知識：

• Python 編程的基本知識；
• 面向?qū)ο缶幊痰幕局R；
• 熟悉一種或多種 PythonIDE，比如 Pycharm 等工具；
• 善于使用搜索引擎、社區(qū)和官方文檔查找自己的問題。

總而言之，TensorFlow 是一個生態(tài)完整的框架；無論你是初學(xué)者，還是機器學(xué)習(xí)開發(fā)者，抑或是想在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所建樹，那么 TensorFlow 將會是你的不二之選。