32、利用 TensorFlow 进行自定义模型与训练

利用 TensorFlow 进行自定义模型与训练

1. TensorFlow 快速概览

TensorFlow 是一个强大的数值计算库，尤其适用于大规模机器学习，由 Google Brain 团队开发，为谷歌的众多大规模服务提供支持，如 Google Cloud Speech、Google Photos 和 Google Search 等。它于 2015 年 11 月开源，目前是最流行的深度学习库。

TensorFlow 提供的主要功能如下：
| 功能 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 核心与 NumPy 相似 | 但支持 GPU 计算 |
| 分布式计算 | 支持跨多个设备和服务器进行计算 |
| JIT 编译器 | 可优化计算速度和内存使用，通过提取 Python 函数的计算图，优化后高效运行 |
| 计算图可移植 | 能将训练好的模型从一个环境迁移到另一个环境运行 |
| 自动求导与优化器 | 实现自动求导，并提供 RMSProp、Nadam 和 FTRL 等优化器 |
| 丰富的功能 | 基于核心功能构建了 tf.keras、数据加载与预处理、图像处理、信号处理等功能 |

TensorFlow 底层使用高效的 C++ 代码实现操作，许多操作有多个内核，分别适用于 CPU、GPU 和 TPU。其架构如下：

graph LR
    A[用户代码] --> B(高级 API: tf.keras, tf.data)
    A --> C(低级 Python API: 直接处理张量)