自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列六十一

分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架

TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性，下面我们就详细讲一个原理和安装的过程。
18.1.1 TensorFlow原理和介绍
TensorFlow是最为流行的深度学习框架，同时支持CPU和GPU，支持单机和分布式训练，下面我们就介绍下TensorFlow的原理。
1. TensorFlow介绍
TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等。TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
2. 核心概念：数据流图
数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feedin）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。更详细的介绍可以查看tensorflow中文社区：http://www.tensorfly.cn/
TensorFlow主要是由计算图、张量以及模型会话三个部分组成：
1）计算图
在编写程序时，我们都是一步一步计算的，每计算完一步就可以得到一个执行结果。在TensorFlow中，首先需要构建一个计算图，然后按照计算图启动一个会话，在会话中完成变量赋值，计算，得到最终结果等操作。因此，可以说TensorFlow是一个按照计算图设计的逻辑进行计算的编程系统。
TensorFlow的计算图可以分为两个部分：
（1）构造部分，包含计算流图；
（2）执行部分，通过session执行图中的计算。
构造部分又分为两部分：
（1）创建源节点；
（2）源节点输出传递给其他节点做运算。
TensorFlow默认图：TensorFlowPython库中有一个默认图(defaultgraph)。节点构造器(op构造器)可以增加节点。
2）张量
在TensorFlow中，张量是对运算结果的引用，运算结果多以数组的形式存储，与numpy中数组不同的是张量还包含三个重要属性名字、维度、类型。张量的名字，是张量的唯一标识符，通过名字可以发现张量是如何计算出来的。比如“add:0”代表的是计算节点"add"的第一个输出结果。维度和类型与数组类似。
3）模型会话
用来执行构造好的计算图，同时会话拥有和管理程序运行时的所有资源。当计算完成之后，需要通过关闭会话来帮助系统回收资源。
在TensorFlow中使用会话有两种方式。第一种需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数，代码如下所示。
import tensorflow as tf
#创建session
session = tf.Session()
#获取运算结果
session.run()
#关闭会话,释放资源
session.close()
第二种可以使用with的方式，代码如下所示。
with tf.Session() as session:
session.run()

两种方式不同的是，第二种限制了session的作用域，即session这个参数只适用于with语句下面，同时语句结束后自动释放资源，而第一种方式session则作用于整个程序文件，需要用close来释放资源。
3. TensorFlow分布式原理
TensorFlow的实现分为了单机实现和分布式实现。单机的模式下，计算图会按照程序间的依赖关系顺序执行。在分布式实现中，需要实现的是对client，master，worker process，device管理。client也就是客户端，他通过session run（会话运行）的接口与master和worker相连。master则负责管理所有woker的execute subgraph（执行计算子图）。worker由一个或多个计算设备device组成，如CPU，GPU等。具体过程如下图：

图7.1 TensorFlow分布式架构图
在分布式实现中，TensorFlow有一套专门的节点分配策略。策略是基于代价模型，代价模型会估算每个节点的输入，输出的tensor大小以及所需的计算时间，然后分配每个节点的计算设备。上面我们介绍的TensorFlow原理，下面我们看一下它的安装和部署过程。

安装和部署过程

安装和部署过程可参见
《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】书籍。
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总结

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