TensorFlow概述¶

当我们在说“我想要学习一个深度学习框架”，或者“我想学习TensorFlow”、“我想学习TensorFlow 2.0”的时候，我们究竟想要学到什么？事实上，对于不同群体，可能会有相当不同的预期。

学生和研究者：模型的建立与训练¶

如果你是一个初学机器学习/深度学习的学生，你可能已经啃完了Andrew Ng的机器学习公开课或者斯坦福的 UFIDL Tutorial ，亦或是正在上学校里的深度学习课程。你可能也已经了解了链式求导法则和梯度下降法，知道了若干种损失函数，并且对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和强化学习的理论也有了一些大致的认识。然而——你依然不知道这些模型在计算机中具体要如何实现。这时，你希望能有一个程序库，帮助你把书本上的公式和算法运用于实践。

具体而言，以最常见的有监督学习（supervised learning）为例。假设你已经掌握了一个模型 $\hat{y} = f(x, \theta)$ （x、y为输入和输出， $\theta$ 为模型参数），确定了一个损失函数 $L(y, \hat{y})$ ，并获得了一批数据 $X$ 和相对应的标签 $Y$ 。这时，你会希望有一个程序库，帮助你实现下列事情：

用计算机程序表示出向量、矩阵和张量等数学概念，并方便地进行运算；
方便地建立模型 $f(x, \theta)$ 和损失函数 $L(y, \hat{y}) = L(y, f(x, \theta))$ 。给定输入 $x_0 \in X$ ，对应的标签 $y_0 \in Y$ 和当前迭代轮的参数值 $\theta_0$ ，能够方便地计算出模型预测值 $\hat{y_0} = f(x_0, \theta_0)$ ，并计算损失函数的值 $L_0 = L(y_0, \hat{y_0}) = L(y_0, f(x_0, \theta_0))$ ；
自动将损失函数 $L$ 求已知 $x_0$ 、 $y_0$ 、 $\theta_0$ 时对模型参数 $\theta$ 的偏导数值，即计算 $\theta_0' = \frac{\partial L}{\partial \theta} |_{x = x_0, y = y_0, \theta = \theta_0}$ ，无需人工推导求导结果（这意味着，这个程序库需要支持某种意义上的“符号计算”，表现在能够记录下运算的全过程，这样才能根据链式法则进行反向求导）；
根据所求出的偏导数 $\theta_0'$ 的值，方便地调用一些优化方法更新当前迭代轮的模型参数 $\theta_0$ ，得到下一迭代轮的模型参数 $\theta_1$ （比如梯度下降法， $\theta_1 = \theta_0 - \alpha \theta_0'$ ， $\alpha$ 为学习率）。

更抽象一些地说，这个你所希望的程序库需要能做到：

数学概念和运算的程序化表达；
对任意可导函数 $f(x)$ ，求在自变量 $x = x_0$ 给定时的梯度 $\nabla f | _{x = x_0}$ （“符号计算”的能力）。

开发者和工程师：模型的调用与部署¶

如果你是一位在IT行业沉淀多年的开发者或者工程师，你可能已经对大学期间学到的数学知识不再熟悉（“多元函数……求偏微分？那是什么东西？”）。然而，你可能希望在你的产品中加入一些与人工智能相关的功能，抑或需要将已有的深度学习模型部署到各种场景中。具体而言，包括：

如何导出训练好的模型？
如何在本机使用已有的预训练模型？
如何在服务器、移动端、嵌入式设备甚至网页上高效运行模型？
……

TensorFlow能帮助我们做什么？¶

TensorFlow可以为以上的这些需求提供完整的解决方案。具体而言，TensorFlow包含以下特性：

训练流程
- 数据的处理 ：使用 tf.data 和 TFRecord 可以高效地构建和预处理数据集，构建训练数据流。同时可以使用 TensorFlow Datasets 快速载入常用的公开数据集。
- 模型的建立与调试 ：使用即时执行模式和著名的神经网络高层 API 框架 Keras，结合可视化工具 TensorBoard，简易、快速地建立和调试模型。也可以通过 TensorFlow Hub 方便地载入已有的成熟模型。
- 模型的训练 ：支持在 CPU、GPU、TPU 上训练模型，支持单机和多机集群并行训练模型，充分利用海量数据和计算资源进行高效训练。
- 模型的导出 ：将模型打包导出为统一的 SavedModel 格式，方便迁移和部署。
部署流程
- 服务器部署 ：使用 TensorFlow Serving 在服务器上为训练完成的模型提供高性能、支持并发、高吞吐量的API。
- 移动端和嵌入式设备部署 ：使用TensorFlow Lite 将模型转换为体积小、高效率的轻量化版本，并在移动端、嵌入式端等功耗和计算能力受限的设备上运行，支持使用 GPU 代理进行硬件加速，还可以配合 Edge TPU 等外接硬件加速运算。
- 网页端部署 ：使用 TensorFlow.js，在网页端等支持 JavaScript 运行的环境上也可以运行模型，支持使用 WebGL 进行硬件加速。