1.2 TensorFlow 與人工智能

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)，普遍應(yīng)用于教育、安防、醫(yī)療等各個(gè)方面。要想采用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)和實(shí)現(xiàn)，選擇一個(gè)合適的框架非常重要。當(dāng)前，國內(nèi)外企業(yè)和研究組織已經(jīng)開發(fā)了各種深度學(xué)習(xí)框架以用于深度學(xué)習(xí)相關(guān)項(xiàng)目的構(gòu)建，如TensorFlow、PaddlePaddle、Caffe、Theano、MXNet、Torch 和 PyTorch 等，其中使用最廣泛的就是TensorFlow。

TensorFlow的前身是由谷歌公司開發(fā)的DistBelief，其用于構(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)。2015年11月，在DistBelief的基礎(chǔ)上，谷歌大腦發(fā)布了TensorFlow的最初版本，并對TensorFlow的代碼進(jìn)行開源。此后，TensorFlow快速發(fā)展，經(jīng)歷了多個(gè)版本的更迭。2019年3月，TensorFlow 2.0 Alpha版本發(fā)布，標(biāo)志著TensorFlow正式進(jìn)入2.0時(shí)代。

TensorFlow 是一個(gè)端到端的開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。它擁有一個(gè)包含各種工具、庫和社區(qū)資源的全面靈活的生態(tài)系統(tǒng)，不僅可以幫助研究人員開展機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)的探索，還可以幫助開發(fā)者輕松地構(gòu)建和部署由機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持的應(yīng)用。總的來說，TensorFlow具有以下幾大特性。

（1）高度的靈活性。TensorFlow 提供多個(gè)抽象級別的 API，用于深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的級別。高階 Keras API 可以幫助用戶快速地構(gòu)建和訓(xùn)練模型，輕松實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。如果用戶需要更高的靈活性，則可以借助Eager Execution 進(jìn)行快速迭代和直觀的調(diào)試。對于大型的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練任務(wù)，用戶還可以使用Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上進(jìn)行分布式訓(xùn)練。

（2）真正的可移植性（Portability）。TensorFlow 具有真正的可移植性，可以在 CPU和GPU上運(yùn)行，支持Linux、Windows、MacOS、Android、iOS等多種操作系統(tǒng)。同時(shí)，TensorFlow 提供了直接的生產(chǎn)途徑。不管是在臺式計(jì)算機(jī)、筆記本電腦、手持移動(dòng)設(shè)備、服務(wù)器上，還是在網(wǎng)絡(luò)上，TensorFlow 都可以幫助用戶輕松地訓(xùn)練和部署模型。

（3）提供多語言支持。TensorFlow 可以提供多種編程開發(fā)語言的支持，包括 C++、Python、Go、Java、Lua、JavaScript 和 R 語言等。用戶可以根據(jù)自己的偏好，選擇最喜歡的語言來進(jìn)行項(xiàng)目的部署和開發(fā)。

（4）良好的性能優(yōu)化。TensorFlow 提供了良好的性能優(yōu)化方案和工具，支持線程、隊(duì)列、異步操作等性能優(yōu)化操作。用戶可以將TensorFlow圖中的計(jì)算元素分配到不同設(shè)備上，并通過TensorFlow進(jìn)行管理和運(yùn)行，從而將硬件設(shè)備的計(jì)算潛能全部發(fā)揮出來。

此外，TensorFlow 還支持強(qiáng)大的附加庫和模型生態(tài)系統(tǒng)，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT，以幫助用戶開展研究和項(xiàng)目構(gòu)建。