1.4　人工智能的软硬件设施

1.4.1　人工智能的软件

近几年来，随着深度学习在人工智能领域的快速流行，相关研究理论和基础框架得到了巨大突破，涌现出一大批成熟便捷的深度学习开发框架。深度学习开发框架主要是为人工智能算法的模型设计、模型训练、模型验证等操作提供标准化接口、工具包和第三方库，缩短算法开发与部署的周期，优化算法内部的数据调用、计算资源分配等工作。目前，比较主流的开发框架主要有Google的TensorFlow与Kears、Facebook的PyTorch与Caffe、Amazon的MXNet等。我国的深度学习框架主要有百度的PaddlePaddle、华为的MindSpore等。

1）TensorFlow

TensorFlow是谷歌于2015年正式开源的计算框架，是目前最受欢迎的深度学习框架之一。TensorFlow是用C++编写的，同时也提供了Python、Javascript、Go、R等接口，适用于编写各类机器学习、深度学习等人工智能算法。

根据名称，TensorFlow可分成两部分：Tensor（张量）和Flow（流）。Tensor用来表示N维数据，在TensorFlow中所有的数据均以张量的形式存储。Flow表示张量的流动和计算。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统。图1-4为TensorFlow的数据流图。在数据流图中存在“节点”（nodes）和“线”（edges）构成的有向图，TensorFlow的计算主要用有向图来描述。节点可以是张量或者某种操作，如简单的加减乘除、复杂的矩阵运算等。一个节点允许有零个或者多个输入或输出，叶子节点一般为常量或者变量，非叶子节点表示具体操作。线是有方向的，表示张量的流动方向，它连接着两个或多个节点，表示前后节点的输出或输入。

2）PyTorch

PyTorch是Facebook人工智能研究院于2017年在Torch的基础上推出的开源Python深度学习库，因为PyTorch是专门用于Python项目的，所以PyTorch与Python的第三方库一样简单易学，在学术界为更多的人使用。PyTorch最大的亮点是方便使用GPU加速运算，这主要归功于它的底层大多是使用C++和CUDA写的。CUDA是英伟达提供的一种类似于C++的语言，可以被编译在GPU上以并行的方式运行，所以在PyToch中将张量的运算从CPU调用至GPU上不需要额外的复杂操作，只需用简单的命令就可实现。图1-5为调用PyTorch命令实现数据在CPU与GPU之间的迁移。

3）Kears

Keras是由谷歌工程师开发的、使用Python编写的开源高级神经网络接口，能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，完成神经网络模型的训练、推理、评估、部署等功能。Keras设计的初衷是便于使用者快速将自己的想法转化为实验结果。

目前，Kears正慢慢地被谷歌并入TensorFlow中，但如果想完成简单快速的模型设计、使用卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）和循环神经网络、希望在CPU与GPU之间无缝运行模型，可以继续使用Keras。图1-6为Keras的各个模块。

4）PaddlePaddle

PaddlePaddle俗称飞桨，由百度公司于2016首次推出，是我国首个自主研发的深度学习框架。它提供了类似于TensorFlow的静态图和PyTorch的动态图两种计算图模式，并且集成了多个深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件，适用于工业级大规模深度学习应用场景。PaddlePaddle提供了多种开发套件，主要包括PaddleClas、PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleOCR、PaddleGAN等，可以用于完成图像分类、目标检测、目标跟踪、图像分割、文字识别、生成对抗网络等多个研究领域。此外，PaddlePaddle还采用了一系列高效的算法和技术，包括自动微分、异步计算、模型压缩、模型优化等，能够提高计算效率和模型性能。图1-7展示了飞桨平台的各个组成部分。

5）MindSpore

MindSpore是华为公司于2019年推出的一款开源AI计算框架，旨在为在各种场景下的AI应用提供高效、易用、全场景的解决方案。MindSpore支持多种硬件设备，包括CPU、GPU、Ascend等，同时还提供了分布式训练和推理的能力，可以满足大规模AI计算的需求。图1-8为MindSpore的架构，可以看出MindSpore总体可以分为MindSpore前端表示层、MindSpore计算图引擎和MindSpore后端运行时三层，其中MindSpore前端表示层主要负责深度学习模型的构建和描述，MindSpore计算图引擎主要负责深度学习模型的计算图生成和优化，MindSpore后端运行时主要负责深度学习模型的运行和执行。

① 语言模型。

② 情感分类。

③ 自然语言处理，natural language processing。

④ 光学字符识别。

⑤ 计算机视觉。