tensorflow论文中文翻译

TensorFlow是一种开放源代码的软件库，用于数据流编程，跨多个平台的机器学习。它的主要特点是能够在异构环境中运行，包括多核CPU、GPU和自定义设计的ASIC（如Google的张量处理单元TPU）。TensorFlow使用数据流图来表示计算过程，图中的节点对应于计算任务，而节点间的边表示它们之间的数据流动。这种数据流图模型为用户提供了编程的灵活性，特别是在尝试各种并行化方案时，如将计算任务放到持有共享状态的服务器上，以减少网络通信。TensorFlow在参数服务器设计基础上进行了扩展，它允许节点表示拥有或更新可变状态的计算，这突破了传统数据流系统中节点只进行不可变数据功能计算的限制。 TensorFlow的架构设计允许节点映射到集群中的多个机器上，其上的多个计算设备可以是GPU、CPU或TPU。这种架构在单个编程模型中统一了计算和状态管理，使得程序员能够更容易地探索并实现新的优化和训练算法。与先前基于“参数服务器”架构的系统相比，TensorFlow为应用程序开发者提供了更大的灵活性和控制权。 TensorFlow的发展受到了其前身DistBelief系统的启发，后者是Google自2011年以来用于训练神经网络的分布式系统。DistBelief采用参数服务器架构，由无状态worker进程执行计算和有状态参数服务器进程维护模型参数。DistBelief的局限性在于它难以适应持续的算法创新和对新机器学习模型的探索。尽管如此，它为Google的许多产品和服务引入了深度神经网络，并成为了许多机器学习研究项目的基石。 TensorFlow的开发遵循了一些设计原则，其中包括提供一个支持大规模训练和探索的系统，利用数百个功能强大的服务器进行快速训练，并在各种平台上运行经过训练的模型，例如在移动设备上本地运行。此外，TensorFlow还支持对新机器学习模型和系统级优化的实验与研究。TensorFlow通过统一数据流图模型来表示算法中的计算和状态，借鉴了数据流系统的高级编程模型和参数服务器的低效率问题，允许顶点表示拥有或更新可变状态的计算，并在节点之间携带张量（多维数组）。 TensorFlow将计算任务分散到多台机器的多个计算设备上，实现了算法的并行化。同时，TensorFlow还构建了各种协调协议，并通过同步备份实现了令人鼓舞的结果，这与某些普遍观点形成了对比，即认为可扩展学习需要依赖异步备份。在过去一年中，TensorFlow已经被Google的150多个团队使用，并作为开源项目发布，使得社区能够分享和讨论不同的机器学习应用。TensorFlow的设计也反映出了对挑战性系统问题的关注，它通过图像分类和语言建模这两个典型的应用来展示其可扩展性，并评估了当前实现的效率和可扩展性。 在数据流模型方面，TensorFlow将计算和状态统一在数据流图的节点上，允许开发者探索不同的并行化方案，例如将计算移到保持共享状态的服务器上以减少网络流量。此外，TensorFlow提供了各种协调协议，支持同步备份，并展示了令人鼓舞的结果，这表明同步备份机制同样可以实现可扩展性。 总结来说，TensorFlow作为一款机器学习系统，不仅支持大规模的数据集训练，而且通过灵活的设计，允许开发人员尝试新的算法优化和训练技术。它所提供的数据流图模型以及跨不同硬件平台的兼容性使其成为深度学习研究和应用中的重要工具。TensorFlow的成功不仅在于它的技术性能，还在于其开放源代码的共享方式，极大地促进了机器学习社区的协作和创新。