TensorFlow深度学习框架

       TensorFlow支持Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow训练好的智能模型。        

       TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。

       什么是数据流图（Data Flow Graph）?

       数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

      TensorFlow代码中并没有实现最小二乘法等算法，也没有if-else来控制代码逻辑，完全是由数据驱动并且根据梯度下降算法动态调整Loss值学习出来的。这样我们即使换了其他数据集，甚至换成图像分类等其他领域的问题，无需修改代码也可以由机器自动学习，这也是神经网络和TensorFlow强大的地方。

       使用TensorFlow已经封装好的全连接网络、卷积神经网络、RNN和LSTM，我们已经可以组合出各种网络模型，实现Inception这样的多层神经网络如拼凑Lego一样简单。

       TensorFlow核心使用技巧?

       为了介绍TensorFlow的各种用法，我们将使用deep_recommend_system这个开源项目，它实现了TFRecords、QueueRunner、Checkpoint、TensorBoard、Inference、GPU支持、分布式训练和多层神经网络模型等特性，而且可以轻易拓展实现Wide and deep等模型，在实际的项目开发中可以直接下载使用。

      1、准备训练数据

     为了介绍TensorFlow的各种用法，我们将使用deep_recommend_system这个开源项目，它实现了TFRecords、QueueRunner、Checkpoint、TensorBoard、Inference、GPU支持、分布式训练和多层神经网络模型等特性，而且可以轻易拓展实现Wide and deep等模型，在实际的项目开发中可以直接下载使用。

       一般TensorFlow应用代码包含Graph的定义和Session的运行，代码量不大可以封装到一个文件中。

      训练前需要准备样本数据和测试数据，一般数据文件是空格或者逗号分隔的CSV文件，但TensorFlow建议使用二进制的TFRecords格式，这样可以支持QueuRunner和Coordinator进行多线程数据读取，并且可以通过batch size和epoch参数来控制训练时单次batch的大小和对样本文件迭代训练多少轮。如果直接读取CSV文件，需要在代码中记录下一次读取数据的指针，而且在样本无法全部加载到内存时使用非常不便。
    在data目录，项目已经提供了CSV与TFRecords格式转换工具convert_cancer_to_tfrecords.py，参考这个脚本你就可以parse任意格式的CSV文件，转成TensorFlow支持的TFRecords格式。无论是大数据还是小数据，通过简单的脚本工具就可以直接对接TensorFlow，项目中还提供print_cancer_tfrecords.py脚本来调用API直接读取TFRecords文件的内容。

     2、接受命令行参数

     有了TFRecords，我们就可以编写代码来训练神经网络模型了，但众所周知，深度学习有过多的Hyperparameter需要调优，我们就优化算法、模型层数和不同模型都需要不断调整，这时候使用命令行参数是非常方便的。
    TensorFlow底层使用了python-gflags项目，然后封装成tf.app.flags接口，使用起来非常简单和直观，在实际项目中一般会提前定义命令行参数，尤其在后面将会提到的Cloud Machine Learning服务中，通过参数来简化Hyperparameter的调优。

     3、定义神经网络模型

     准备完数据和参数，最重要的还是要定义好网络模型，定义模型参数可以很简单，创建多个Variable即可，也可以做得比较复杂，例如使用使用tf.variable_scope()和tf.get_variables()接口。为了保证每个Variable都有独特的名字，而且能都轻易地修改隐层节点数和网络层数，我们建议参考项目中的代码，尤其在定义Variables时注意要绑定CPU，TensorFlow默认使用GPU可能导致参数更新过慢。

     4、使用不同的优化算法

     定义好网络模型，我们需要觉得使用哪种Optimizer去优化模型参数，是应该选择Sgd、Rmsprop还是选择Adagrad、Ftrl呢？对于不同场景和数据集没有固定的答案，最好的方式就是实践，通过前面定义的命令行参数我们可以很方便得使用不同优化算法来训练模型。
     在生产实践中，不同优化算法在训练结果、训练速度上都有很大差异，过度优化网络参数可能效果没有使用其他优化算法来得有效，因此选用正确的优化算法也是Hyperparameter调优中很重要的一步，通过在TensorFlow代码中加入这段逻辑也可以很好地实现对应的功能。

    5、Online learning与Continuous learning

     很多机器学习厂商都会宣称自己的产品支持Online learning，其实这只是TensorFlow的一个基本的功能，就是支持在线数据不断优化模型。TensorFlow可以通过tf.train.Saver()来保存模型和恢复模型参数，使用Python加载模型文件后，可不断接受在线请求的数据，更新模型参数后通过Saver保存成checkpoint，用于下一次优化或者线上服务。
而Continuous training是指训练即使被中断，也能继续上一次的训练结果继续优化模型，在TensorFlow中也是通过Saver和checkpoint文件来实现。在deep_recommend_system项目默认能从上一次训练中继续优化模型，也可以在命令行中指定train_from_scratch，不仅不用担心训练进程被中断，也可以一边训练一边做inference提供线上服务。

     6、使用TensorBoard优化参数

    TensorFlow还集成了一个功能强大的图形化工具，也即是TensorBoard，一般只需要在代码中加入我们关心的训练指标，TensorBoard就会自动根据这些参数绘图，通过可视化的方式来了解模型训练的情况。

       另外，欢迎各位从事深度学习、人工智能及神经网络领域研究、工作的人士加入QQ群（121169162），方便交流学习！