Tensorflow1架构内核和学习方法论

概念简介

总体介绍

名词解释

疑问辨析

工程构建

代码生成

技术栈

模型类型

系统架构

分层架构

图控制

运行机制

会话机制

队列

运行模型

本地模式

分布式模式

技能方法论

发现领域模型

挖掘系统架构

细节是魔鬼

适可而止

发现她的美

形式化

独乐乐，不如众乐乐

更新知识

专攻术业

概念简介

总体介绍

TensorFlow的主要作用是构建和训练复杂的机器学习模型，提供高效的并行计算能力，可视化训练过程，支持多种编程语言以及跨平台计算。这些特点使得TensorFlow成为目前炙手可热的深度学习框架之一。

TensorFlow是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库。它使用节点表示抽象的数学计算，并使用 OP 表达计算的逻辑；而边表示节点间传递的数据流，并使用 Tensor 表达数据的表示。数据流图是一种有向无环图 (DAG)，当图中的 OP 按照特定的拓扑排序依次被执行时，Tensor 在图中流动形成数据流，TensorFlow 因此而得名。

名词解释

OP，即Operation，是计算图中的一个节点，代表一个计算单元。在深度学习中，OP可以表示数据流图中的操作，如卷积、池化等。

Kernel , 是 OP 在某种硬件设备的特定实现，它负责执行 OP 的具体运算,

疑问辨析

问：Kernel，又称核函数是不是就是卷积核的意思？

答：Kernel并不等同于卷积核。在计算机视觉和深度学习中，Kernel和卷积核虽然都用于实现某种特定运算，但它们并不完全相同。

Kernel是操作（如卷积、池化等）在某种硬件设备的特定实现，它负责执行操作的具体运算。在深度学习中，每个Kernel对应一个特定的卷积核或权重矩阵。

卷积核则是卷积神经网络中的特定计算单元，它与输入数据在卷积过程中进行特定运算，用于提取输入数据的特定特征。卷积核是一个小型矩阵，它可以遍历输入数据的每个局部区域，并对这些区域进行特定的运算（如点积）。

工程构建

TensorFlow 使用 C++11 语法实现，所以要保证安装 C++ 编译器要支持 C++11。另外TensorFlow 使用 Bazel 的构建工具，可以将其视为更高抽象的 Make 工具。不幸的是，Bazel 使用 Java8 实现，其依赖于 JDK。因此在安装 Bazel 之前，还得需要事先安装 1.8 及以上版本的 JDK。

代码生成

在构建 TensorFlow系统时，Bazel 或 CMake会自动生成部分源代码。理解代码生成器的输出结果，可以加深理解系统的行为模式。

技术栈

模型类型

在TensorFlow中，可以构建单层感知器模型、多层感知器模型和卷积神经网络模型等。

单层感知器：单层感知器是最简单的神经网络形式，它只有一层神经元，用于对输入数据进行二分类或回归分析。

多层感知器：多层感知器是单层感知器的扩展，它有多层神经元，每层神经元之间相互连接，形成一个层次结构。通过训练，多层感知器可以学习复杂的模式和特征，并用于解决更复杂的分类和回归问题。

卷积网络：卷积网络是一种特殊的神经网络，特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它的基本单元是卷积核或过滤器，这些卷积核可以在输入数据上滑动，并对覆盖区域进行局部连接和计算。卷积网络可以进行特征提取、空间变换、边缘检测等任务，它广泛用于计算机视觉和深度学习中。

系统架构

TensorFlow的系统结构以 C API 为界，将整个系统分为前端和后端两个子系统。
1. 前端系统：提供编程模型，负责构造计算图；
2. 后端系统：提供运行时环境，负责执行计算图。

分层架构

TensorFlow的系统设计遵循良好的分层架构，后端系统的设计和实现可以进一步分解为4层。

1. 运行时：分别提供本地模式和分布式模式，并共享大部分设计和实现；
2. 计算层：由各个 OP 的 Kernel 实现组成；在运行时，Kernel 实现执行 OP 的具
体数学运算；
3. 通信层：基于 gRPC 实现组件间的数据交换，并能够在支持 IB 网络的节点间实
现 RDMA 通信；
4. 设备层：计算设备是 OP 执行的主要载体，TensorFlow 支持多种异构的计算设备
类型。

TensorFlow 支持 Python 和 C++ 的编程接口较为完善，尤其对 Python 的 API 支持最为全面。并且，对其他编程语言的 API 支持日益完善。

图控制

在TensorFlow中，图控制包括图构建、图执行和图优化等方面。通过图控制，可以构建复杂的机器学习模型，并实现高效的并行计算和可视化训练过程。

运行机制

会话机制

TensorFlow的会话（Session）机制是用于实际执行计算图的关键部分。计算图在构建阶段定义了模型的结构和计算关系，而会话则负责在执行阶段将这些计算分配给适当的计算设备（如CPU、GPU或TPU等）并执行它们。

会话的生命周期包括会话的创建，创建计算图，扩展计算图，执行计算图，关闭会话，销毁会话的基本过程。在前端 Python 和后端 C++ 表现为两套相兼容的接口实现。

队列

队列在模型训练中扮演重要角色，后文将讲述数据加载的 Pipeline，训练模型常常使用 RandomShuffleQueue 为其准备样本数据。为了提高 IO 的吞吐率，可以使用多线程，并发地将样本数据追加到样本队列中；与此同时，训练模型的线程迭代执行 train_op 时，一次获取 batch_size 大小的批次样本数据。显而易见，队列在 Pipeline 过程中扮演了异步协调和数据交换的功能，这给 Pipeline 的设计和实现带来很大的弹性空间。