TensorFlow核心使用要点

正文之前，小梦先来说说什么是TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。TensorFlow可运行的设备非常广泛，小到一部智能手机。大到数千台数据中心服务器，都可以运行TensorFlow。而且呢，TensorFlow是开源，这会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。

TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。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。

总之呢就是，TensorFlow是非常有意义且易入门的深度学习框架~想学习人工智能，似乎也不是辣么的难哟~

下面小梦就为大家介绍几种TensorFlow的核心使用方法及要点，希望对所有对深度学习感兴趣的童鞋们有所助益。

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。

准备训练数据

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，如cancer_classifier.py文件。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。

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。

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。

上述代码在生产环境也十分常见，无论是训练、实现inference还是验证模型正确率和auc时都会用到。项目中还基于此代码实现了Wide and deep模型，在Google Play应用商店的推荐业务有广泛应用，这也是适用于普遍的推荐系统，将传统的逻辑回归模型和深度学习的神经网络模型有机结合在一起。

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。

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。

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。

分布式TensorFlow应用

最后不得不介绍TensorFlow强大的分布式计算功能，传统的计算框架如Caffe，原生不支持分布式训练，在数据量巨大的情况下往往无法通过增加机器scale out。TensorFlow承载了Google各个业务PB级的数据，在设计之初就考虑到分布式计算的需求，通过gRPC、Protobuf等高性能库实现了神经网络模型的分布式计算。

实现分布式TensorFlow应用并不难，构建Graph代码与单机版相同，我们实现了一个分布式的cancer_classifier.py例子，通过下面的命令就可以启动多ps多worker的训练集群。

cancer_classifier.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=ps --task_index=0

cancer_classifier.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=ps --task_index=1

cancer_classifier.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=worker --task_index=0

cancer_classifier.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=worker --task_index=1

Cloud Machine Learning

前面已经介绍了TensorFlow相关的全部内容，细心的亲们可能已经发现，TensorFlow功能强大，但究其本质还是一个library，用户除了编写TensorFlow应用代码还需要在物理机上起服务，并且手动指定训练数据和模型文件的目录，维护成本比较大，而且机器之间不可共享。

纵观大数据处理和资源调度行业，Hadoop生态俨然成为了业界的标准，通过MapReduce或Spark接口来处理数据，用户通过API提交任务后由Yarn进行统一的资源分配和调度，不仅让分布式计算成为可能，也通过资源共享和统一调度平的台极大地提高了服务器的利用率。很遗憾TensorFlow定义是深度学习框架，并不包含集群资源管理等功能，但开源TensorFlow以后，Google很快公布了Google Cloud ML服务，我们从Alpha版本开始已经是Cloud ML的早期用户，深深体会到云端训练深度学习的便利性。通过Google Cloud ML服务，我们可以把TensorFlow应用代码直接提交到云端运行，甚至可以把训练好的模型直接部署在云上，通过API就可以直接访问，也得益于TensorFlow良好的设计，我们基于Kubernetes和TensorFlow serving实现了Cloud Machine Learning服务，架构设计和使用接口都与Google Cloud ML类似。