第2章　編程模型

現代機器學習框架包含大量的組件，輔助用戶高效開發機器學習算法、處理數據、部署模型、調優性能和調用硬件加速器。在設計這些組件的應用編程接口（Application Programming Interface，API）時，一個核心的訴求是：如何平衡框架性能和易用性？為了達到最優的性能，開發者需要利用便于硬件編程的語言，如C和C++進行開發。這是因為C和C++可以幫助機器學習框架高效地調用硬件底層API，從而最大限度發揮硬件性能。同時，現代操作系統（如Linux和Windows）提供豐富的基于C和C++的API接口（如文件系統、網絡編程、多線程管理等），通過直接調用操作系統API，可以降低框架運行的開銷。

從易用性的角度分析，機器學習框架的使用者往往具有豐富的行業背景（如數據科學家、生物學家、化學家、物理學家等）。他們常用的編程語言是高層次腳本語言，如Python、MATLAB、R和Julia。相比于C和C++，這些語言提供編程易用性的同時，喪失了C和C++對底層硬件和操作系統進行深度優化的能力。因此，機器學習框架的核心設計目標是：具有易用的編程接口支持用戶使用高層次語言，如Python實現機器學習算法；同時也要具備以C和C++為核心的低層次編程接口幫助框架開發者用C和C++實現大量高性能組件，從而在硬件上高效執行。在本章中，將講述如何達到這個設計目標。

本章的學習目標包括：

（1）理解機器學習系統的工作流和以Python為核心的編程接口設計。

（2）理解機器學習系統以神經網絡模塊為核心的接口設計原理和實現。

（3）理解機器學習系統上層Python接口如何調用底層C/C++接口。

（4）了解機器學習系統編程接口的演進方向。