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TensorFlow是什么

任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦。编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要 40 多行代码,当增加层数时,编写代码将会更加困难,执行时间也会更长。

TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷,从而缩短了想法到部署之间的实现时间。在本教程中,你将学习如何利用 TensorFlow 的功能来实现深度神经网络。

TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络(DNN)开发的功能强大的开源软件库,于 2015 年 11 月首次发布,在 Apache 2.x 协议许可下可用。截至今天,短短的两年内,其 GitHub 库大约 845 个贡献者共提交超过 17000 次,这本身就是衡量 TensorFlow 流行度和性能的一个指标。

图 1 列出了当前流行的深度学习框架,从中能够清楚地看到 TensorFlow 的领先地位:

TensorFlow的领先地位示意图
图 1 TensorFlow的领先地位示意图

先来了解一下 TensorFlow 究竟是什么,以及它为什么在 DNN 研究人员和工程师中如此受欢迎。

开源深度学习库 TensorFlow 允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上,且只利用一个 TensorFlow API。你可能会问,还有很多其他的深度学习库,如 Torch、Theano、Caffe 和 MxNet,那 TensorFlow 与其他深度学习库的区别在哪里呢?包括 TensorFlow 在内的大多数深度学习库能够自动求导、开源、支持多种 CPU/GPU、拥有预训练模型,并支持常用的NN架构,如递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和深度置信网络(DBN)。

TensorFlow 则还有更多的特点,如下:
  • 支持所有流行语言,如 Python、C++Java、R和Go。
  • 可以在多种平台上工作,甚至是移动平台和分布式平台。
  • 它受到所有云服务(AWS、Google和Azure)的支持。
  • Keras——高级神经网络 API,已经与 TensorFlow 整合。
  • 与 Torch/Theano 比较,TensorFlow 拥有更好的计算图表可视化。
  • 允许模型部署到工业生产中,并且容易使用。
  • 有非常好的社区支持。
  • TensorFlow 不仅仅是一个软件库,它是一套包括 TensorFlow,TensorBoard 和 TensorServing 的软件。

谷歌 research 博客列出了全球一些使用 TensorFlow 开发的有趣项目:
  • Google 翻译运用了 TensorFlow 和 TPU(Tensor Processing Units)。
  • Project Magenta 能够使用强化学习模型生成音乐,运用了 TensorFlow。
  • 澳大利亚海洋生物学家使用了 TensorFlow 来发现和理解濒临灭绝的海牛。
  • 一位日本农民运用 TensorFlow 开发了一个应用程序,使用大小和形状等物理特性对黄瓜进行分类。

使用 TensorFlow 的项目还有很多。本教程旨在让读者理解 TensorFlow 在深度学习模型中的应用,使读者可以轻松地将模型用于数据集并开发有用的应用程序。每章包含一系列处理技术问题、依赖性、代码和解读的示例,在每章的最后,还有一个功能完善的深度学习模型。

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