33、利用 TensorFlow 实现神经网络训练并行化

利用 TensorFlow 实现神经网络训练并行化

在机器学习领域，GPU 凭借其强大的计算能力，成为加速训练过程的有力工具。只需花费现代 CPU 价格的 65%，就能获得一个核心数多 272 倍、每秒浮点计算能力约强 10 倍的 GPU。然而，要将 GPU 用于机器学习任务并非易事，编写针对 GPU 的代码不像在 Python 解释器中执行代码那么简单。虽然有 CUDA 和 OpenCL 等特殊包可以实现这一目标，但使用它们编写代码来实现和运行机器学习算法并非最便捷的方式。而 TensorFlow 的出现，正是为了解决这一难题。

1. 什么是 TensorFlow

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，主要由 Google 的研究人员和软件工程师团队主导，但也有开源社区的众多贡献。最初，TensorFlow 是为 Google 内部使用而构建的，2015 年 11 月以宽松的开源许可证发布。如今，许多学术界和工业界的机器学习研究人员和从业者都采用 TensorFlow 来开发深度学习解决方案。

为了提高机器学习模型的训练性能，TensorFlow 支持在 CPU 和 GPU 上执行。不过，使用 GPU 时能发挥其最大性能。它官方支持 CUDA 启用的 GPU，对 OpenCL 启用的设备的支持仍处于实验阶段，但预计在不久的将来会得到官方支持。目前，TensorFlow 为多种编程语言提供前端接口，其中 Python API 最为完善，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，并且基于 TensorFlow 还推出了 Ten