标签：硬件 挑战 VID flow ali 处理 决定 是什么 出版
2015年11月的一天，Google发布了Tensorflow的白皮书并很快将Tensorflow开源。以Google的技术影响力，这个新闻在技术圈很快扩散，大家听着这个陌生的名词兴奋而又没有太多头绪。Tensor到底是什么，Tensorflow什么定位，Google为什么要将它开源...
在技术圈之外，这条消息其实并没有引起非常大的轰动，因为这个世界的消息真的太多了。那一年我还在攻读博士学位，在傍晚的周例会上，草草讲完我的控制课题进展后，我激情洋溢的给实验室的师兄弟介绍了Tensorflow，可是应者寥寥，并没有太引起大家的兴趣，有位师弟问我，这个和Matlab相比有什么优势呢。
后来事情的发展成了现象级，2016年3月AlphaGo以总比分4:1战胜韩国棋手李世石，彻底引爆了普通大众对人工智能的热情，AI技术也在加速向各行各业渗透。Tensorflow则成为一个现象级的技术名词，被普通大众所熟知。
在2011年，Google Brain内部孵化出一个项目叫做DistBelief，它是为深度神经网络构建的一个机器学习系统。它是一个著名的系统，虽然没有开源，但是Google研究者有大量关于它设计的论文被大家所熟知。它也被广泛应用于Google内部的科研和商业产品中。这个项目最早可以追溯到2009年，由Geoffery Hinton带领的团队开发的一个实现了广义反向传播算法的框架，基于这个框架，Google内部可以快速试验新的深度学习算法并提高算法精度。比如在使用这套框架后，Google内部语音识别的错误率降低了25%。
后来，Google决定将DistBelief打造成更加稳健、快速、通用的机器学习框架，调动了相当多的工程师和科学家投入到对DistBelief的改造，这其中就包括大名鼎鼎的Jeff Dean。有了这样的豪华开发阵容，DistBelief迅速成熟蜕变，成为一个高鲁棒和工业级的机器学习框架，这就是后来的Tensorflow。
Jeff Dean：Google Brain
作为Google内部的第二代机器学习框架，Tensorflow有了更加有趣的灵魂。它是基于DataFlow的计算模型，算子相组合形成一个计算图，计算的过程就是数据在这个计算图的节点进行计算并流动。同时，这个计算图可以被切成不同的子图，并分配到不同的Device上，包括CPU、GPU和其他的计算设备，这样天然的对分布式友好。此外，Tensorflow从一开始就被设计成运行在多个平台上，如inference可以运行在IOS和Android设备上，训练则可以运行在不同的硬件设备上。
再后来的故事就广为人知了，2015年11月9日，Google以Apache Licence 2.0的开源协议发布了Tensorflow。在这个时间点开源这样通用的机器学习框架是一个很明智的选择，可以鼓励社区和工业界围绕Tensorflow构建深度学习的整个生态。此外，社区已经开源的Caffe、Mxnet等一批优秀的机器学习框架，Google也不可以再等下去了。
Tensorflow在2017年2月发布了1.0.0版本，也标志着稳定版的诞生。而截至目前(2019年6月16日)，Tensorflow 2.0 Beta版本也已经发布，在不久后2.0的正式版也将面世。
早期的Tensorflow也有很多被人诟病的地方，比如API的稳定性、效率和基于静态计算图的编程上的复杂性等等。然而经过这两年的优化和迭代，并吸收来自其它框架的营养(如Pytorch)，Tensorflow已经某种程度上甩掉了扣在它头上的这些帽子。
易用性：目前Tensorflow已经提供不同层次的编程抽象。对于大部分深度学习算法，都可以调用Tensorflow的Keras接口或Tensorflow Estimator等高级API接口进行编程。此外，Eager模式可以让Tensorflow享受类似于Pytorch的动态图编程体验。
性能：Tensorflow经过几年的优化，在性能上已经在主流框架上处于领先的地位，其静态图的本质也能够让Tensorflow享受更多的编译优化。此外，Tensorflow的XLA编译技术能够让Tensorflow享受JIT的编译优化，极大提升其性能上升空间。Tensorflow与多种硬件加速芯片和Device的集成程度是最高的，除了主流的Nvidia GPU，还支持包括Google TPU，AMD的GPU等等。
移动端：Tensorflow在2017年5月发布了Tensorflow Lite替代原来的Tensorflow Mobile，给与移动端原生的支持。目前已经支持IOS和Android的移动端模型发布，使得AI深度学习模型能够简单、高效地部署在移动端。
WEB端：在2018年6月，Google发布了tensorflow.js，它提供与Python相近的API，用来支持深度学习模型在WEB端的发布。
可视化：Tensorflow推出通用的数据渲染服务Tensorboard，它可以生动展示训练过程状态和结果。并且它被设计成一个通用的数据层展示服务，任何框架都可以生成与Tensorboard兼容的数据格式并用Tensorboard进行展示。
分布式训练：Tensorflow从刚开始就被设计成支持分布式的训练架构，所以在出版发布不久，就退出了以参数服务器的数据并行的分布式训练架构。并且这几年在RDMA节点通信等方面做了大量优化，极大提升了分布式训练性能.
KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做过一个调查，如下图：
可以发现Tensorflow和Keras的使用率遥遥领先。另外值得注意的是，Keras是一个更上层的框架，在底层它通常也是用Tensorflow作为底层机器学习库。而且目前Tensorflow也包含了Keras的高级API接口。
Tensorflow在短短几年间建立了庞大的生态和影响力，非常令人吃惊。尽管这两年有一些新兴的AI框架的兴起，其中最为引人注目的就是Pytorch，可是并没有真正挑战到Tensorflow的地位。最大的原因是Tensorflow的生态非常强大，并且能提供全生命周期的深度学习服务，包括数据的预处理、训练、可视化、分布式训练、模型部署到移动端等等。它能够提供真正生产级别的模型服务，这是大部分其它的AI框架做不到的。
不过Tensorflow也有很多不完善的地方，比如API的稳定性一直被用户诟病，另外设计上的复杂性也让人对于后续的发展有一丝担心。但是办法总比困难多，相信未来Tensorflow能够很好解决这些先天和后天的问题。
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