激动人心的创新和升级-TensorFlow

Endorphin... 2023-05-24 23:40:26

前言

人工智能已经成为当今世界最为火爆的话题，随着人工智能走入人们生活，新的生成式AI应用程序将覆盖全球数亿人。今年的Google I/O 2023大会，着重介绍了TensorFlow生态系统，以帮助我们这样的开发人员，使用生成式 AI 进行构建，用于解决从自然语言处理到图像生成的各种任务。让我们更轻松地构建和部署机器学习模型。下面我们来深入了解一下打开AI之门的钥匙-TensorFlow。

TensorFlow是什么?

TensorFlow是由谷歌公司开源的深度学习框架，目前已成为机器学习领域的重要工具。它提供了许多高层次的API，方便用户构建深度神经网络并进行训练。同时，TensorFlow还支持在不同平台上快速进行模型部署，从而为用户提供了便捷的服务。在本文中，我们将介绍TensorFlow的一些重要概念和常用功能，并且通过具体的例子来演示如何使用TensorFlow构建和训练深度神经网络。

TensorFlow将会为开发带来怎么的优势

强大的计算能力：TensorFlow通过对计算图进行优化，能够高效地对大规模的数据进行处理和训练，极大地提高了深度学习应用的效率。

支持多种语言：TensorFlow不仅支持Python语言，而且还支持C++, Java, Go等多种编程语言，方便了不同语言的开发者使用。

提供了丰富的API：TensorFlow提供了许多高层次的API，例如Keras等，使得用户可以方便地构建和训练深度神经网络。

可移植性：TensorFlow支持在不同平台上进行模型部署，如移动设备、嵌入式设备等，方便了模型在不同场景的应用。

丰富的生态：TensorFlow已经成为了机器学习领域的重要工具之一，并且在其生态圈中已经有许多成熟的应用程序和开发工具。

如何使用TensorFlow

要使用TensorFlow，首先需要安装TensorFlow并创建一个工作环境。一般情况下，可以使用anaconda进行安装，具体步骤如下：

安装anaconda：在官网下载安装包进行安装。

创建虚拟环境：在命令行或anaconda prompt中输入以下命令：

conda create -n tfenv python=3.7 anaconda

激活虚拟环境：输入以下命令激活虚拟环境：

conda activate tfenv

安装TensorFlow：输入以下命令安装TensorFlow：

conda install tensorflow

安装完成后，可以使用以下步骤进行TensorFlow的应用开发：

导入TensorFlow模块：import tensorflow as tf
构建计算图：通过TensorFlow的各种API将计算过程转化为图形模型。
运行计算图：使用Session对象在计算图中运行计算过程。
训练模型：在计算图中使用各种训练算法，对模型进行训练。
部署模型：将训练好的模型保存，并使用TensorFlow的Serving API进行部署和预测。

需要注意的是，TensorFlow的应用开发需要一定的编程能力，需要掌握TensorFlow的基本概念和API。虽然TensorFlow在这方面对开发人员已经相当友好，但还是需要了解深度学习的原理和方法，才能更好地进行模型构建和训练。

享受这场盛宴

Google即将推出TensorFlow Quantization API

TensorFlow 提供多个抽象级别，因此我们可以根据自己的需求选择合适的级别。可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型，该 API 让我们轻松的开始使用 TensorFlow 和机器学习。

如果您需要更高的灵活性，则可以借助即刻执行环境进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务，您可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练，而无需更改模型定义。

如今，ML 开发人员面临着他们使用的设置如何引入的各种现实世界限制的问题，例如模型的大小或部署位置。谷歌正在构建 TF 量化 API，即将推出用于 TF2 的原生量化工具。借助 TensorFlow，开发人员能够快速调整和适应这些类型的约束，并且在不牺牲模型质量的情况下做到这一点。这也是这次Google I/O 大会的一重大宣告。

简而言之，量化是一组技术，旨在使模型更快、更小，并且通常较少的资源和基础设施密集度来训练和服务。量化通过降低模型参数的精度来实现这一点，就像减少图像中的像素深度一样，即使精度降低，也仍然可以辨认出关键细节，这通过在起始精度中获取一系列值，并将该范围映射到结束精度的单个存储空间来实现。TensorFlow以前有一些工具供开发人员量化他们的模型，比如这个PTQ指南和QAT指南。但是，这些是有限的 PTQ 取决于转换为 TFLite 以进行移动部署，而 QAT 要求您重写模型。但TF 量化 API 与众不同，无论您在何处部署，它都可以正常工作，并且无需重写任何现有建模代码。我们在构建它时考虑了灵活性和保真度，因此您可以获得具有新级别的细粒度控制的较小量化模型的好处，并且无需担心它如何适应您的堆栈。

写在最后

TensorFlow生态系统拥有世界上最大的 ML 开发社区之一，可帮助数十万像您这样的开发人员构建、训练、部署和管理机器学习模型。ML 技术正在迅速发展，我们可以使用TensorFlow，以提供更大的灵活性、可扩展性和效率。如果大家使用的是 JAX，现在可以使用 JAX2TF 将模型组件引入 TensorFlow 生态系统。谷歌还改进了 DTensor 对模型并行化的支持，允许通过在多台计算机上运行单个模型或分片的一部分来扩展更大模型的执行。通过这次Google I/O 大会还宣布了一个工具包，用于将量化技术应用于几乎任何 TensorFlow 模型，帮助您大幅提高 AI 应用程序的效率。量化工具包将于今年晚些时候推出。我们可以期待一下。