简单粗暴上手TensorFlow 2.0，北大学霸力作，必须人手一册！

整理 | 夕颜

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）

 

【导读】 TensorFlow 2.0 于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。此前，AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天，我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。这本手册是 Google Summer of Code 2019 项目之一，从基础安装与环境配置、部署，到大规模训练与加速、扩展，全方位讲解 TensorFlow 2.0  的入门要点，并附录相关资料供读者参考。

 

这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。

 

本手册的所有代码基于 TensorFlow 2.0 正式版及 beta1 版本。

 

中文指南：https:///

 

GitHub链接：https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook

 

文中的所有示例代码：https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook/tree/master/source/_static/code/zh

 

本手册所有章节如下图，不仅包含 TensorFlow 的概述，还含有基础、部署、大规模训练与加速、扩展，以及附录部分。

       

前言

此前，TensorFlow 所基于的传统 Graph Execution 的弊端，如入门门槛高、调试困难、灵活性差、无法使用 Python 原生控制语句等早已被开发者诟病许久。一些新的基于动态图机制的深度学习框架（如 PyTorch）也横空出世，并以其易用性和快速开发的特性而占据了一席之地。尤其是在学术研究等需要快速迭代模型的领域，PyTorch 等新兴深度学习框架已经成为主流。作者所在的数十人的机器学习实验室中，竟只有其一人 “守旧” 地使用 TensorFlow。

 

然而，直到目前，市面上相关的 TensorFlow 相关的中文技术书籍及资料仍然基于传统的 Graph Execution 模式，让不少初学者（尤其是刚学过机器学习课程的大学生）望而却步。由此，在 TensorFlow 正式支持 Eager Execution 之际，有必要出现一本全新的技术手册，帮助初学者及需要快速迭代模型的研究者，以一个全新的角度快速入门 TensorFlow。

 

同时，本手册还有第二个任务。市面上与 TensorFlow 相关的中文技术书籍大都以深度学习为主线，将 TensorFlow 作为这些深度学习模型的实现方式。这样固然有体系完整的优点，然而对于已经对机器学习或深度学习理论有所了解，希望侧重于学习 TensorFlow 本身的读者而言，就显得不够友好。

 

于是，作者希望编写一本手册，以尽量精简的篇幅展示 TensorFlow 作为一个计算框架的主要特性，并弥补官方手册的不足，力图能让已经有一定机器学习 / 深度学习知识及编程能力的读者迅速上手 TensorFlow，并在实际编程过程中可以随时查阅并解决实际问题。

适用群体 

本书适用于以下读者：

• 已有一定机器学习 / 深度学习基础，希望将所学理论知识使用 TensorFlow 进行具体实现的学生和研究者；
• 曾使用或正在使用 TensorFlow 1.X 版本或其他深度学习框架（比如 PyTorch），希望了解 TensorFlow 2.0 新特性的开发者；
• 希望将已有的 TensorFlow 模型应用于业界的开发者或工程师。

提示

 

本书不是一本机器学习 / 深度学习原理入门手册。若希望进行机器学习 / 深度学习理论的入门学习，可参考附录中提供的一些入门资料。

TensorFlow 概述

• 学生和研究者：模型的建立与训练
• 开发者和工程师：模型的调用与部署
• TensorFlow 能帮助我们做什么？

基础

• TensorFlow 安装与环境配置

TensorFlow 的最新安装步骤可参考官方网站上的说明（https://tensorflow.google.cn/install）。TensorFlow 支持 Python、Java、Go、C 等多种编程语言以及 Windows、OSX、Linux 等多种操作系统，此处及后文均以 Python 3.7 为准。

 

提示

 

本章介绍在一般的个人电脑或服务器上直接安装 TensorFlow 2.0 的方法。关于在容器环境（Docker）、云平台中部署 TensorFlow 或在线上环境中使用 TensorFlow 的方法，见附录 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境和在云端使用 TensorFlow 。软件的安装方法往往具有时效性，本节的更新日期为 2019 年 10 月。

• 一般安装步骤
• GPU 版本 TensorFlow 安装指南
• GPU 硬件的准备
• NVIDIA 驱动程序的安装
• CUDA Toolkit 和 cnDNN 的安装
• 第一个程序
• IDE 设置
• TensorFlow 所需的硬件配置 *
• TensorFlow 基础

本章介绍 TensorFlow 的基本操作。

• TensorFlow 1+1
• 自动求导机制
• 基础示例：线性回归
• NumPy 下的线性回归
• TensorFlow 下的线性回归
• TensorFlow 模型建立与训练

本章介绍如何使用 TensorFlow 快速搭建动态模型。

 

• 模型（Model）与层（Layer）
• 基础示例：多层感知机（MLP）
• 数据获取及预处理：tf.keras.datasets
• 模型的构建：tf.keras.Model 和 tf.keras.layers
• 模型的训练：tf.keras.losses 和 tf.keras.optimizer
• 模型的评估：tf.keras.metrics
• 卷积神经网络（CNN）
• 使用 Keras 实现卷积神经网络
• 使用 Keras 中预定义的经典卷积神经网络结构
• 循环神经网络（RNN）
• 深度强化学习（DRL）
• Keras Pipeline *
• Keras Sequential/Functional API 模式建立模型
• 使用 Keras Model 的 compile 、 fit 和 evaluate 方法训练和评估模型
• 自定义层、损失函数和评估指标 *
• 自定义层
• 自定义损失函数和评估指标
• TensorFlow 常用模块
• tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复
• TensorBoard：训练过程可视化
• tf.data ：数据集的构建与预处理
• 数据集对象的建立
• 数据集对象的预处理
• 数据集元素的获取与使用
• 实例：cats_vs_dogs 图像分类
• @tf.function ：Graph Execution 模式 *
• @tf.function 基础使用方法
• @tf.function 内在机制
• AutoGraph：将 Python 控制流转换为 TensorFlow 计算图
• 使用传统的 tf.Session
• tf.TensorArray ：TensorFlow 动态数组 *
• tf.config：GPU 的使用与分配 *
• 指定当前程序使用的 GPU
• 设置显存使用策略
• 单 GPU 模拟多 GPU 环境

部署

• TensorFlow 模型导出
• 使用 SavedModel 完整导出模型
• Keras Sequential save 方法（Jinpeng）
• TensorFlow Serving
• TensorFlow Serving 安装
• TensorFlow Serving 模型部署
• Keras Sequential 模式模型的部署
• 自定义 Keras 模型的部署
• 在客户端调用以 TensorFlow Serving 部署的模型
• Python 客户端示例
• Node.js 客户端示例（Ziyang）
• TensorFlow Lite（Jinpeng）
• 模型转换
• Android 部署
• Quantization 模型转换
• 总结
• TensorFlow in JavaScript（Huan）
• TensorFlow.js 简介
• 浏览器中使用 TensorFlow.js 的优势
• TensorFlow.js 性能对比
• TensorFlow.js 环境配置
• 在浏览器中使用 TensorFlow.js
• 在 Node.js 中使用 TensorFlow.js
• 在微信小程序中使用 TensorFlow.js
• TensorFlow.js 模型部署
• 通过 TensorFlow.js 加载 Python 模型
• 使用 TensorFlow.js 模型库
• TensorFlow.js 模型训练 *

大规模训练与加速

• TensorFlow 分布式训练

当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，从而能够更高效地训练模型。

• 单机多卡训练：MirroredStrategy
• 多机训练：MultiWorkerMirroredStrategy
• 使用 TPU 训练 TensorFlow 模型（Huan）

2017 年 5 月，Alpha Go 在中国乌镇围棋峰会上，与世界第一棋士柯洁比试，并取得了三比零全胜战绩。之后的版本 Alpha Zero 可以通过自我学习 21 天即可以达到胜过中国顶尖棋手柯洁的 Alpha Go Master 的水平。

 

Alpha Go 背后的动力全部由 TPU 提供，TPU 使其能够更快地 “思考” 并在每一步之间看得更远。

• TPU 简介
• 什么是 TPU
• 为什么使用 TPU
• TPU 性能
• TPU 环境配置
• 免费 TPU：Google Colab
• Cloud TPU
• TPU 基础使用

扩展

• TensorFlow Hub 模型复用（Jinpeng）
• TensorFlow Datasets 数据集载入
• Swift for TensorFlow (S4TF) (Huan）
• S4TF 简介
• 为什么要使用 Swift 进行 Tensorflow 开发
• S4TF 环境配置
• 本地安装 Swift for Tensorflow
• 在 Colaboratory 中快速体验 Swift for Tensorflow
• 在 Docker 中快速体验 Swift for TensorFlow
• S4TF 基础使用
• 在 Swift 中使用标准的 TensorFlow API
• 在 Swift 中直接加载 Python 语言库
• 语言原生支持自动微分
• MNIST 数字分类
• TensorFlow in Julia（Ziyang）
• TensorFlow.jl 简介
• 为什么要使用 Julia ？
• TensorFlow.jl 环境配置
• 在 docker 中快速体验 TensorFlow.jl
• 在 julia 包管理器中安装 TensorFlow.jl
• TensorFlow.jl 基础使用
• MNIST 数字分类

附录

• 图模型下的 TensorFlow
• TensorFlow 1+1
• 基础示例：线性回归
• 使用 Docker 部署 TensorFlow 环境
• 在云端使用 TensorFlow
• 在 Colab 中使用 TensorFlow
• 在 Google Cloud Platform（GCP）中使用 TensorFlow
• 在 Compute Engine 建立带 GPU 的实例并部署 TensorFlow
• 使用 AI Platform 中的 Notebook 建立带 GPU 的在线 JupyterLab 环境
• 在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang）
• 部署自己的交互式 Python 开发环境 JupyterLab
• TensorFlow 性能优化

             （图片来源：领英）