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如何简单粗暴地上手 TensorFlow 2.0?

CSDN 2019-10-30

以下文章来源于AI科技大本营 ,作者CSDN App

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,我们曾特邀专家回顾了 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://tf.wiki/

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

  • 参考资料与推荐阅读

  • 术语中英对照表



答疑区


  • (中文)TensorFlow 中文社区 “简单粗暴 TensorFlow” 版面:https://www.tensorflowers.cn/b/48 (中文的疑问和建议请来此处,将以中文回答和讨论。欢迎使用中文的开发者们前来 TensorFlow 中文社区交流讨论)

  • (英文)https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook/releases (英文的疑问或建议可在 GitHub issue 中提出,会以英文回答)

PDF 下载(旧版):

  • 中文版:https://www.tensorflowers.cn/t/6230 (同时也有英文版下载)

  • 英文版:https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook/releases

搜索页面:https://tf.wiki/search.html


作者乃北大学霸


最后,我们有必要介绍一下《简单粗暴TensorFlow 2.0》的作者李锡涵。     

       (图片来源:领英)

据领英资料显示,李锡涵是来自北大信息科学技术学院的准理科硕士生,担任见习顾问和研究助理,2016年本科毕业于浙大竺可桢学院,并在 2015 年以交换生的身份进入交通大学。

李锡涵曾在微软亚研院机器学习组实习,在谷歌还是机器学习方面的GDE(Google Developers Expert),目前的研究重点是基于图的现实场景中多主体强化学习的应用。

【END】

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