32、并行化神经网络训练：TensorFlow 入门与实战

并行化神经网络训练：TensorFlow 入门与实战

1. 为何选择 TensorFlow

GPU 在价格和性能上展现出巨大优势，只需现代 CPU 价格的 65%，就能获得拥有多 272 倍核心、每秒浮点计算能力约多 10 倍的 GPU。然而，为 GPU 编写代码并非易事，像 CUDA 和 OpenCL 这类工具，对实现和运行机器学习算法来说并非最便捷的环境。而 TensorFlow 正是为解决这一问题而开发的。

TensorFlow 是一个可扩展的多平台编程接口，用于实现和运行机器学习算法，还包含深度学习的便捷封装。它由 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发，虽然主要由 Google 的团队主导，但也有开源社区的大量贡献。最初是为 Google 内部使用而构建，2015 年 11 月以宽松的开源许可证发布，如今已被学术界和工业界的众多机器学习研究人员和从业者用于开发深度学习解决方案。

2. TensorFlow 的性能与特性

TensorFlow 支持在 CPU 和 GPU 上执行，使用 GPU 时能发挥出其最大性能。它官方支持 CUDA 启用的 GPU，对 OpenCL 启用设备的支持仍处于实验阶段，但预计不久后会正式支持。目前，它为多种编程语言提供前端接口。

对于 Python 用户来说很幸运，TensorFlow 的 Python API 是最完整的，吸引了众多机器学习和深度学习从业者。此外，它还有官方的 C++ API，基于 TensorFlow 还发布了 TensorFlow.js 和 TensorFlow Lite，分别专注于在网页浏览器以及移动和物联网设备上运行和部署机器学习模型。虽然 Java、Hask