【摘 要】
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深度学习是机器学习的一个子领域,它使用受人类大脑结构和功能启发发明的人工神经网络。TensorFlow是一种深度学习框架系统,它可以在大规模云计算集群和异构的环境中运行。TensorFlow使用数据流图来表示计算,它能够将数据流图的节点进行跨机器跨多个计算设备地映射,这种架构设计为应用程序开发人员提供了灵活、便利性。TensorFlow凭借Google强大的研发实力与业内影响力,自开源以来便受到业
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深度学习是机器学习的一个子领域,它使用受人类大脑结构和功能启发发明的人工神经网络。TensorFlow是一种深度学习框架系统,它可以在大规模云计算集群和异构的环境中运行。TensorFlow使用数据流图来表示计算,它能够将数据流图的节点进行跨机器跨多个计算设备地映射,这种架构设计为应用程序开发人员提供了灵活、便利性。TensorFlow凭借Google强大的研发实力与业内影响力,自开源以来便受到业界的广泛关注,成为目前市面上最受欢迎的深度学习框架之一。因此,对TensorFlow体系结构的分析与其应用研究,可以深入理解其设计思想和基本原理,具有现实的应用意义。虽然TensorFlow具有差异化的软件功能、实际的典型应用和活跃的社区支持,但是原生TensorFlow的软件形态尚不足以支持深度学习的全流程生产化应用,数据管理与预处理,模型管理、训练,资源管理、任务调度等能力还有所欠缺。本文基于TensorFlow体系结构分析与应用研究展开分析与论证,主要做了以下工作:首先,对TensorFlow体系结构进行了分析,分析了TensorFlow的分层的系统架构工作原理及其数据处理方式。总结了TensorFlow深度学习框架目前所存在的一些问题,并针对这些问题设计并实现了相应的改进策略。由于TensorFlow的计算图不是全并行计算,因此实现了一种队列缓冲的任务分配方式。实现了一种由计算端定时发送Checkpoint信息给主机端,并由主机端自动存储当前Checkpoint的计算参数和计算图数据用于故障后读取节点进行计算恢复的容错机制。解决了TensorFlow模型训练过程中由于故障造成的进程终止,必须重新开始计算任务时造成的训练时间和资源成本额外消耗问题。然后,结合TensorFlow数据处理方式对经典卷积神经网络VGGNet进行分析与改进,分析了卷积神经网络训练过程,分析了VGGNet网络模型的参数构成。运用卷积核优化,权重衰减,批归一化,Dropout及数据增强等优化技术优化并改进VGGNet网络模型。通过实验证实了资源调度与任务分配机制提高了资源的利用率及容错机制在错误发生后的实际应用价值。优化改进后的VGG-16网络模型在CIFAR-10数据集上取得了95%的准确率,使用输入流水线并行读取数据,并减少模型参数,将模型训练速度在不损失准确率的情况下提升了近28%。
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