TensorFlow 学习小结 - 简略介绍

Posted 2022-12-11 Jane Chiu

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件。

基本概念

节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。

数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

工作原理

有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。

节点可以被分配到多个计算设备上，可以异步和并行地执行操作。因为是有向图，所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后，当前节点才能执行操作。

支持算法

TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。

从目前的文档看，TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，这都是目前在Image，Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。

应用场景

TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。

与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比，TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的，而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow，著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和作业的编程语言，国内外多本TensorFlow书籍已经在筹备或者发售中，AlphaGo开发团队Deepmind也计划将神经网络应用迁移到TensorFlow中，这无不印证了TensorFlow在业界的流行程度。