分布式输入节点（分布式输入节点软件）〔分布式输入节点是什么〕

　　中生代技能 第52期分享

　　分享高朋 ：刘光聪

　　中生小编预报 ：中生代技能 年度大会上海站将在2017年3月11号举行，请扫描下面二维码关注中生代技能 公众号相识 具体 信息。

中生代技能 公众号

　　祝各人 在2017年有新的劳绩 。非常感谢各人 在春节前夕依然还对峙 参加 中生代技能 的分享活动 ，也感谢中生代提供的强大 的分享平台。 我是刘光聪 ，来自于复兴 通讯技能 规划部，关注灵敏 软件开辟 ，从事呆板 学习算法研究 ，如今 负责AI平台架构与计划 。 本日 我给各人 分享的标题 是：分析 TensorFlow架构与计划 之编程模子 。其目标 是对深度学习有一个开端 的相识 ，相识 TensorFlow的根本 编程模子 ，及其把握 TensorFlow的几个紧张 概念。

　　本日 我的分享重要 包罗 3个部分 ，简单 先容 TensorFlow的架构；明白 盘算 图的工作原理；通过Mnist实战，相识 TensorFlow编程模子 。

　　TensorFlow在跨平台，通用性 ，分布式， 可扩展性，可视化等方面上风 非常显着 。

　　TensorFlow是一种典范 的基于符号编程的数值盘算 框架 ，从总架构上分为两层：

1. 前端：负责盘算 图的构造，支持多语言，此中 Python提供的 API最为成熟；

2. 后端：负责盘算 图的实行 ，利用 C++实现 ，直接操纵 分布式的CPU/GPU环境 。

　　盘算 图是TensorFlow最紧张 的范畴 概念，OP代表节点，Tensor代表边； 数据从节点流入 ，通过OP运算，从节点流出，并做为下一节点的输入 ，TensorFlow的定名 由此而来。

　　OP用于表现 盘算 图的一个节点，完成某种抽象的盘算 。

　　TensorFlow支持丰富的OP聚集 ，而且 支持OP的扩展。

　　OP通过OP构造器(OP Constructor)天生 OP实例 ，该工厂具有副作用，它将该OP实例注册到盘算 图中。 此时用户对图实例无感知，由于 其上下文存在一个默认的图实例 。

　　OP的输入和输出以Tensor的情势 转达 ，支持三种根本 范例 。

　　形貌 OP可以通过三个维度形貌 ：

1. 范例

2. Tensor的Shape：维度，及其每一维度的巨细

3. 束缚 ：比方 默认值，答应 的值列表

　　以placeholder的OP为例，该OP是一个特别 的OP ，它没有输入，只有输出。而且，他的范例 为确定 ，待用户在构造OP是确定，可以当作 一个「泛型编程」的过程。

　　这是placeholder OP的构造器(constructor)，或称为工厂 。调用OP时 ，指定OP的属性，从而确定OP的根本 规格。该过程雷同 于C++模板实例化，但还未天生 对象实例(直至实行 盘算 图阶段)。

　　Operation形貌 了OP的接口(范例 ，束缚 ，属性，装备 等) ，Kernel是针对具体 装备 范例 ，大概 数据范例 ，Tensor的维度及巨细 的某种具体 实现 。典范 地，OP会有GPU实现的Kernel ，及其CPU实现的Kernel 。 这是一种典范 的多态计划 (区别于编程语言的多态)。

　　Tensor表现 盘算 图的边实例，表现 OP之间的数据流方向 。

　　Tensor可以通过三元组形貌 ：(Type, Rank, Shape)。

　　查察 源代码(简化之后)，其Protobuf是云云 形貌 Tensor的 ，其很好地情势 化形貌 了Tensor的本质。

　　在盘算 图中，存在两种范例 的边：

1. 正常的边：用于转达 Tensor；

2. 特别 的边：用于控制依靠 。

　　控制依靠 是一种构建复杂网络模子 的紧张 工具，它表现 OP之间实行 的依靠 关系。

　　当前上下文 ，维护了一个指向default graph的指针；也就是说，在任何一个时候 ，在上下文中都存在一个默认的图实例。 图实例包罗 两类：

1. 隐式的图实例

2. 显式的图实例

　　前者的OP注册到隐式的图实例 ，后者的OP注册到显式的图实例中 。

　　OP定名 的条理 化是一种搭建复杂网络的紧张 工具。比方 ，将OP当作 西安市，那么怎样 从地球中找到它呢？ 起首 ，通过天下 舆图 ，先找到亚洲，然后找到中国，然后再找到陕西 ，末了 才找到西安。 当搭建复杂的网络模子 时，OP定名 的条理 化，对于OP定位黑白 常有效 的。

　　可以指定OP的装备 范例 ，当实行 盘算 图时，该OP会被分配到指定的装备 上实行 运算 。

　　默认图实例(Default Graph)，OP定名 的条理 化(Name Scope) ，指派装备 (device)等机制，实际 是由Context Manager管理，包管 在某一个时候 ，存在唯一的默认图实例，及其当前的Scope，及其当前的Device等等。

　　总结一下 ，TensorFlow是一种基于符号的编程模式，前端完成盘算 图的构造，后端完成盘算 图的实行 。

　　这里举一个简单 的例子，x表现 模子 的输入 ，y_表现 模子 的输出(Labels)；界说 了W, b两个练习 参数，然后利用 matmul的OP，及其add的OP完成权重的线性求和 ，末了 利用 ReLU的激活函数，搭建了第一层网络模子 。 此中 C代表后续的网络条理 。

　　上述代码实现，构造了如上图所示的盘算 图实例。

　　通过创建 一个Session ，利用 Mini-Batch算法实现该模子 的练习 。很显然，盘算 图被构造依次，但被实行 了多次(一次一个Batch)。

　　这是利用 Protobuf形貌 盘算 图的范畴 模子 。

　　这是前端(Python)的范畴 模子 。

　　这是后端的范畴 模子 。

　　Session是Client与盘算 服务的桥梁 ，是一种资源，利用 完成后包管 被关闭；session.run创建 了一个瞬时的闭包，该闭包针对于该次Batch ，依次转达 Tensor，完成整个盘算 的过程，然后再将梯度反传，末了 完成参数的更新。 每个子图只会构造依次 ，但大概 被实行 多次 。Tensor在OP之间转达 ，其生命周期仅对当前批次有效 ，对下一个Mini-Batch无效。

　　此中 ，Feed代表模子 的输入，Fetch代表模子 的输出。

　　变量是一种特别 的OP，它维持一个Tensor的句柄 ，变相地延伸 了该Tensor的生命周期。

　　变量在利用 之前，都必要 利用 初始化的OP举行 初始化 。比方 ，W利用 tf.zeros的初始化OP举行 初始化为0值。

　　存在一些语法糖 ，可以方便地对变量举行 初始化(组合模式)。

　　如同 C++全局变量初始化的依靠 关系，TensorFlow变量之间的初始化依靠 关系必要 特别 的处理 惩罚 。

　　可以利用 Stateful的OP操纵 变量，完成变量状态的变动 。

　　通过变量分组 ，可以方便对变量举行 分组管理。比方 ，可以快速获取出全部 练习 参数的聚集 。

　　接下来，通过Mnist的实战，加深 明白 TensorFlow的编程模子 。实战包罗 两种网络模子 的实践：

1. 单层网络(Softmax)

2. 多层网络(2层网络)

　　特性 提取 ，由于 只是Demo示例，这里简单 地按照像素举行 特性 的提取。

　　练习 样本集的表示 图，它是一个二维的Tensor 。

　　这是练习 样本的标签聚集 (Labels) ，采取 One-hot情势 的特性 形貌 。

　　起首 形貌 模子 的输入和输出，此中 None表现 batch_size，待seesion.run的Feed提供。

　　然后界说 模子 的练习 参数聚集 ，并界说 变量初始化OP，用于在实行 阶段完成变量的初始化 。

　　这里界说 了Mnist的Softmax单层网络模子 。

　　然后界说 交错 熵的丧失 函数，并利用 随机梯度降落 算法优化该丧失 函数 ，使得丧失 函数最小化。

　　然后创建 一个会话，利用 Mini-Batch算法，完成模子 的练习 。 」

　　当完成模子 的驯良后 ，可以利用 测试数据集对模子 举行 测试，输出模子 的精度 。

　　接下来，通过搭建两层网络模子 实现Mnist。此中 ，通过盘算 图的4个根本 子图 ，显式地加强 模子 计划 的可明白 性。

- Inference：仅完成推理，仅仅包罗 前向盘算 过程；

- Loss：构建丧失 函数，盘算 丧失 ；

- Training：根据丧失 ，反向转达 梯度，然后更新权重，直到模子 收敛；

- Evaluation：评估模子 的精度

　　这里搭建了两层的网络模子 ： 第一层：ReLU 第二层：Softmax

　　这是推理的重要 逻辑 ，界说 了两层网络 。

　　利用 交错 熵界说 丧失 函数。

　　利用 随机梯度降落 算法最小化丧失 函数 。

　　利用 evaluation评估网络模子 的精度 。

　　感谢各人 的耐烦 阅读，假如 您对TensorFlow的架构与计划 感爱好 ，请连续 关注我后续关于TensorFlow源代码的分析 ，谢谢。

　　参考资料，网络上已经很丰富了，在此不在重述了。固然 ，阅读源代码，是获取最权势巨子 的知识的最佳途径 。

　　末了 ，欢迎 各人 关注我的「简书」，直接搜刮 「刘光聪」 ，我重要 关注灵敏 软件开辟 ，呆板 学习算法，也欢迎 各人 给我更多的辅导 ，谢谢。

问答环节

　　Q1. 对TensorFlow的集群化搭建有何发起 ？

　　A1. TensorFlow的分布式架构已经高出 本次分享的内容，盼望 夺取 下次机遇 再构造 一次关于分布式架构与工作机制，实践应用的分享。

　　此中 ，在讲义 的末了 一节，有一个关于TensorFlow分布式的简单 先容 ，请查阅：

　　https://www.jianshu.com/p/a857743c7095

　　TensorFlow分布式的简单 先容

　　辨认 二维码直达光聪的简书地点

　　Q2. 我可以明白 为TensorFlow是一个张量为具体 参数的数值盘算 框架吗？有没有张量为闭包的数值盘算 框架？我对TensorFlow感爱好 重要 是由于 它底层是C++实现 ，我以为 大概 会比力 高效 。

　　A2. TensorFlow是一个通用的，分布式的数值盘算 框架，是业界关注最为广泛的深度学习框架；此中 ，Tensor是TensorFlow的一个紧张 数据布局 ，它是一个特定范例 ，恣意 维度，且每个维度恣意 巨细 的高维数组。

　　TensorFlow的前端支持多语言编程 ，而后端利用 C++实现，直接操纵 CPU/GPU硬件，性能是其思量 的紧张 因素。

　　Q3. 叨教 呆板 学习是不是必须是数学专业？

　　A3. 呆板 学习是一个多学科交错 的范畴 ，它是人工智能的一个紧张 分支。固然 ，呆板 学习简直 必要 肯定 的数学底子 ，比方 线性代数 ，微积分，概率论与数理统计 。

　　保举 https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese第一部分 关于数学底子 的概括性先容 。

　　Github上链接，第一部分 关于数学底子 的概括性先容 。

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　　Q4. 叨教 复兴 通讯在呆板 学习在哪些范畴 上应用？

　　A4. 智能运维 ，终端，IoT，智能家居等方面都要相干 应用 。

　　Q5. 练习 过程可否 将状态长期 化到硬盘…

　　A5. TensorFlow支持Checkpoint的特性 ，请参阅https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/variables/#checkpoint_files

　　Checkpoint官网先容

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致谢为知识赞赏的朋侪

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　　鸣谢

　　致谢为知识打赏的以上群友，祝鸡年大吉，更上层楼

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　　为庆贺 中生代创建 一周年，也为了报答 长期 支持的朋侪 们 ，中生代技能 连合 iTechPlus在上海举行年度大会

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