Tensorflow1架构内核和学习方法论

目录

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

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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。

运行模型

本地模式

分布式模式

技能方法论 

发现领域模型

领域模型是阅读代码最重要的一个目标，因为领域模型是系统的灵魂 所在。通过代码阅读，找到系统本质的知识，并通过自己的模式表达出来，才能真正地抓住系统的脉络，否则一切都是空谈。

例如，在阅读 TensorFlow 的 Python  实现的客户端代码时，理顺计算图的领域模型， 对于理解 TensorFlow  的编程模型，及其系统运行时的行为极其重要。

挖掘系统架构

阅读代码犹如在大海中航行，系统架构图就是航海图。阅读代码不能没有整体的系统概念，否则收效不佳，阅读质量大大折扣。必须拥有系统思维，并明确目标。

细节是魔鬼

纠结于细节，将导致代码阅读代码的效率和质量大大折扣。例如，日志打印，解决某个 Bug  的补丁实现，某版本分支的兼容方案，某些变态需求的锤子代码实现等等。

阅读代码的一个常见的反模式就是「给代码做批注」。这是一个高耗低效，投入产出比极低的实践。一般地，越是优雅的系统，注释越少；越是复杂的系统，再多的注释也是于事无补。

适可而止

个人阅读代码的时候，函数调用栈深度绝不超过 3，然后使用抽象的思维方式思考底 层的调用。因为我发现，随着年龄的增长，曾今值得骄傲的记忆力，现在逐渐地变成自己的 短板。当我尝试追踪过深的调用栈之后，之前的阅读信息完全地消失记忆了

发现她的美

当我发现一个好的设计时，我会尝试使用类图，状态机，序列图等方式来表达设计；如果发现潜在的不足，将自己的想法补充进去，将更加完美。

形式化

当阅读代码时，有部分人习惯画程序的「流程图」。相反，我几乎从来不会画「流程图」， 因为流程图反映了太多的实现细节，而不能深刻地反映算法的本质。

我更倾向于使用「形式化」的方式来描述问题。它拥有数学的美感，简洁的表达方式， 及其高度抽象的思维，对挖掘问题本质极其关键。

例如，对于 FizzBuzzWhizz 的问题，相对于冗长的文字描述，或流程图，形式化的方式将更加简单，并富有表达力。以 3, 5, 7 为输入，形式化后描述后，可清晰地挖掘出问题的本质所在。

独乐乐，不如众乐乐

与他人分享你的经验，也许可以找到更多的启发；尤其对于熟知该领域的人沟通，如果是 Owner就更好了，肯定能得到意外的惊喜和收获。 

要让别人信服你的观点，关键是要给别人带来信服的理由。分享的同时，能够帮助锻炼自己的表达能力，这需要长时间的刻意练习。

使用图表来总结知识，一方面图的表达力远远大于文字；另外，通过画图也逼迫自己能够透彻问题的本质

更新知识

我们需要常常更新既有的知识体系，尤其我们处在一个知识大爆炸的时代。我痛恨那些信守教条的信徒

 专攻术业

人的精力是有限的，一个人不可能掌握住世界上所有的知识。与其在程序设计语言的 抉择上犹豫不决，不如透彻理解方法论的内在本质；与其在众多框架中悬而未决，不如付出实际，着眼于问题本身。总之，博而不精，不可不防