一文看尽 TensorFlow“奋斗史”！| CSDN 博文精选

Posted 2021-04-24 CSDN

作者 | 小宋是呢，CSDN 博客专家

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序篇

2015 年 11 月，Google 正式发布了 Tensorflow 的白皮书并开源 TensorFlow 0.1 版本。

2017 年 02 月，Tensorflow 正式发布了 1.0.0 版本，同时也标志着稳定版的诞生。

2019 年 10 月，TensorFlow 在经历七个多月(2019 年 3 月 1 日 -2019 年 10 月 1 日)的 2.0 Alpha 版本的更新迭代后，发布 2.0 正式版。

2.0 正式版官方介绍视频

虽然 2.0 正式版才刚刚发布，就已经引起了学术界与科研界广泛关注与好评：

• Google 深度学习科学家以及 Keras 的作者表示，TensorFlow 2.0 是一个新时代的机器学习平台，这将改变了一切。

• 深度学习研究和教育者、fast.ai 创始人 Jeremy Howard 也称赞 2.0 版本的发布是”令人兴奋的一步，与 TensorFlow 一代相比是一个巨大的飞跃“。

• 目前 GitHub 上排名第一的 NLP 机器学习课程 practicalAI 的作者以及苹果公司 AI 研究员 Goku Mohandas 在推特上说，他们正在从 PyTorch 转向 TensorFlow 2.0。

为什么 TensorFlow 2.0 的发布能够引发了广泛的讨论和关注？下面笔者通过对于 TensorFlow“奋斗史”介绍与解读来分析 TensorFlow 如何成就的王霸之路。

TensorFlow 的“奋斗史”包括三个章节：锋芒初露（0.1），中原逐鹿（1.0），王者归来（2.0）。

锋芒初露·源起

在 2011 年，Google Brain 内部孵化出一个项目叫做 DistBelief，它是为深度神经网络构建的一个机器学习系统。虽然这个著名的系统并没有开源，但是 Google 研究者有大量关于它设计的论文被大家所熟知，它也被广泛应用于 Google 内部的科研和商业产品中。这个项目最早可以追溯到 2009 年，由 Geoffery Hinton 带领的团队开发的一个实现了广义反向传播算法的框架，基于这个框架，Google 内部可以快速试验新的深度学习算法并提高算法精度。比如在使用这套框架后，Google 内部语音识别的错误率降低了 25%。

后来，Google 决定将 DistBelief 打造成更加稳健、快速、通用的机器学习框架，调动了相当多的工程师和科学家投入到对 DistBelief 的改造，这其中就包括大名鼎鼎的 Jeff Dean。有了这样的豪华开发阵容，DistBelief 迅速成熟蜕变，成为一个高鲁棒和工业级的机器学习框架，这就是后来于 2015 年 11 月发布的 TensorFlow 0.1 版。

虽然相较于较早开源的 Caffe、MXNet 等优秀的机器学习框架，TensorFlow 还略显年轻，但是作为 Google 内部的第二代机器学习框架，TensorFlow 有了更加有趣的灵魂。相较于侧重于卷积的 Caffe 与刚从校园走出来的 MXNet，TensorFlow 以更加成熟完备的姿态展露锋芒。它是基于 DataFlow 的计算模型，算子相组合形成一个计算图，计算的过程就是数据在这个计算图的节点进行计算并流动。同时，这个计算图可以被切成不同的子图，并分配到不同的 Device 上，包括 CPU、GPU 和其他的计算设备，这样天然地对分布式友好。此外，TensorFlow 从一开始就被设计成运行在多个平台上，如 inference 可以运行在 ios 和 android 设备上，训练则可以运行在不同的硬件设备上。

2016 年 4 月 14 日，Google 发布了分布式 TensorFlow，版本号为 0.8，这是 TensorFlow 发布之后的比较重大的版本更新。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中，在 100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下，达到了 78%的正确率。在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow 意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中，产生实质性影响。

在 2016 年 6 月，TensorFlow 发布了新版本的早期版本，版本号为 0.9，增加了对 iOS 的支持。随着谷歌增加了 TensorFlow 对 iOS 的支持，应用程序将能够在更聪明的功能集成到它们的应用程序，最终使它们更聪明和能干。

从 0.9 版本开始，TensorFlow 支持了多平台，并且进入高速发展时期，开始不断赶超并拉开与其他深度学习框架的距离。虽只是源起，却锋芒毕露，初现王霸之气。

中原逐鹿·盛极

时间到了，2017 年 1 月初，谷歌公布了 TensorFlow 1.0.0-alpha ，即 TensorFlow 1.0 的第一个“草稿”版本。2017 年 2 月，TensorFlow 在发布了 1.0.0 版本，也标志着稳定版的诞生。

与已有版本相比，全新的 TensorFlow 1.0 主要有以下改进：

• 更快：TensorFlow 1.0 超乎想象地快！TensorFlow 1.0 为未来更多的性能改进打下了基础，而 tensorflow.org 现在可提供模型优化的提示和技巧，以达到最高速度。

• 更灵活：TensorFlow 1.0 为 TensorFlow 引进了带有 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses 模块的高级别应用程序界面。TensorFlow 团队引进能够与 Keras 完全兼容的新 tf.keras 模块。

• 随时就绪：TensorFlow 1.0 可确保 Python 应用程序界面的稳定性 Python 能够在不打破现有代码的情况下，更容易地获取新功能。

1.0 版本不仅为 TensorFlow 机器学习函数库带来多重升级，而且为 Python 和 Java 用户使用 TensorFlow 做开发降低了难度。另外，新版本的修补也得到了改善。更有意思的是，由于对 TensorFlow 计算做优化的新编译器，在智能手机上运行基于 TensorFlow 的机器学习 APP 将成为可能。Tensorflow 它已成为 GitHub 最受欢迎的开源项目。

下图是 KDnuggets 网站对 2018 年的机器学习框架的使用做的一个调查统计，可以看出当时 TensorFlow 已经遥遥领先于其他竞争（Keras 是一个上层封装，底层调用的还是 TensorFlow），奠定了其深度学习霸主的地位。

中国有句古话：盛极必衰，否极泰来，这句话对于 Google 的 TensorFlow 也同样适用。1.x 版本在高速发展过程中，也为自己后来发展筑起一道山，TensorFlow 也产生了很多被人诟病的地方，比如 API 的稳定性、效率和基于静态计算图的编程上的复杂性等。同时，坚持静态图模式也培养起来了足以撼动 TensorFlow 霸主地位的框架（上述图中默默无闻的第三名，后来强势崛起的 PyTorch）。

1.x 版本后期，TensorFlow 发展由于自身原因（1. 为自己后来发展筑起一道山 2.坚持静态图模式）遭遇到瓶颈。PyTorch 以动态图开发模式，统一化的模块命名方式，更加人性化的编程的方式（Pythonic），强势出道。这些优势无一不击中 TensorFlow 的痛点，不断追赶、威胁 TensorFlow 霸主地位。

下图通过搜索全世界对机器学习和人工智能类别的兴趣（Google Interest），采用过去六个月的平均兴趣分数，并将其与前六个月的平均兴趣分数进行了比较。可以看出，TensorFlow 的平均兴趣分数处于下降状态，PyTorch 却呈上升趋势。

下面谷歌的图表显示了过去一年的搜索兴趣。TensorFlow 为蓝色，Keras 为黄色，PyTorch 为红色，fastai 为绿色。可以看出 TensorFlow 总体呈现下降趋势，而 PyTorch 却呈现持续增长姿态，不断缩小与 TensorFlow 的距离。

按这样的趋势，PyTorch 在用户搜索兴趣方面追赶上 TensorFlow 指日可待了，TensorFlow 遭遇到出生以来最大的挑战（其实 TensorFlow 也就才三岁多）。TensorFlow 会如何应对这个挑战呢？是按部就班，在 1.x 版本上进行小修小补，得过且过（这个词用得有些过了，之所以会用是刚好写到这里的时候听到这首歌，同时这个词语与表达笔者对上述方法的不苟同）；还是推倒重来，重新设计新版 TensorFlow，涅槃重生。这个选择会关乎到以后 TensorFlow 数年的发展和与 PyTorch 竞争的成败。笔者相信，Google 并不会做选择，小孩才会做选择，大人全都要。以谷歌的巨大体量，在内部执行两个方案，最后看市场反馈推出最合适的。Google 是大公司，以稳为主的策略还是很容易让人理解的。

王者归来·槃涅

我们都知道 Google 推出了后者方案，选择涅槃重生，重塑自身。那么全新的 TensorFlow 2.0 究竟新在哪里呢？TensorFlow 官网给出了答复：

• Keras 与 TensorFlow 紧密集成，默认 eager execution，执行 Pythonic 函数。官方表示，对开发者来说，TensorFlow 2.0 用起来跟 Python 差不多；对于研究者来说，新框架也在低级 API 方面进行了重点投入。

• 为了在各种平台上运行，SavedModel 文件格式进行了标准化。

• 针对高性能训练场景，可以使用 Distribution Strategy API 进行分布训练，且只需进行少量代码修改就能获得出色的性能。支持 Keras Model.fit、自定义训练循环、多 GPU 等等。

• TensorFlow 2.0 提高了在 GPU 上的性能表现。以 ResNet-50 和 BERT 为例，只需要几行代码，混合精度使用 Volta 和 Turing GPU，训练表现最高可以提升 3 倍。

• 新增 TensorFlow Datasets，为包含大量数据类型的大型数据集提供了标准接口。

• 虽然保留了传统的基于 Session 的编程模型，但官方现在建议使用 eager execution 进行常规的 Python 开发。tf.function 装饰器可以把代码转换成可以远程执行、序列化、性能优化的图。在 Autograph 的帮助下，能把常规的 Python 控制流直接转成 TensorFlow 控制流。

• 官方提供了 TensorFlow 1.x 升级 2.0 的迁移指南，TF2.0 还有一个自动转换的脚本。

• TensorFlow 2.0 提供了易用的 API，能够灵活快速的实现新想法。模型的训练和 serving 也已经无缝集成在基础架构中。

• 更多关于 TensorFlow 2.0 的信息，可以访问官网：https://www.tensorflow.org/

几乎每一条都直击 TensorFlow1.x 用户的痛点，广大使用 TensorFlow1.x 转到 PyTorch 的用户表示 TensorFlow 2.0 真香，纷纷倒戈。

Google 深度学习科学家以及 Keras 的作者表示，TensorFlow 2.0 是一个新时代的机器学习平台，这将改变了一切。

深度学习研究和教育者、fast.ai 创始人 Jeremy Howard 也称赞 2.0 版本的发布是“令人兴奋的一步，与 TensorFlow 一代相比是一个巨大的飞跃”。

目前 GitHub 上排名第一的 NLP 机器学习课程 practicalAI 的作者以及苹果公司 AI 研究员 Goku Mohandas 在 Twitter 上说，他们正在从 PyTorch 转向 TensorFlow 2.0。

此后，PyTorch 在与 TensorFlow 的争霸中将再难有胜算，TensorFlow 1.x 版本的失误给了 PyTorch 赶超的机会，PyTorch 已尽力追赶了，但是还是没有实现赶超。Now，TensorFlow 2.0 已经补全缺点，同时具备比 PyTorch 更加完备的多平台支持、更成熟的部署方式与数量巨大的用户基数。如果 PyTorch 早出生一年，或者 TensorFlow 2.0 晚发布一年，PyTorch 还是有机会的，但是没有如果，Google 依旧是最强大科技公司之一，很难反复给对手机会赶超。TensorFlow 再次呈现对于其他框架压倒式优势，实现王者归来。

终章

TensorFlow 从最开始 0.1 版本诞生时受到广泛关注，到 1.0 版本的全面爆发，再到今年 2.0 版本正式发布，它已趋于完美。TensorFlow 的成长依托于 Google 的强大研发与号召力，但 TensorFlow 的成功更归功于设计的完备性、审时度势和适时革新。

经历四年时光，TensorFlow 的发展与成功离不开先天的优秀天赋（Google Brain），更有赖于后天的努力拼搏（适时革新）。有天分又有努力，TensorFlow 的成功理所应当。

附：

想要体验正式版本 TensorFlow 2.0 可以访问=>『TensorFlow2.0 正式版教程』极简安装 TF2.0 正式版（CPU&GPU）教程：

https://xiaosongshine.blog.csdn.net/article/details/101844926

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