序

最近，TensorFlow 2.0正式发布，各大公众号和网站纷纷推出了一系列文章，仿佛机器学习领域即将迎来翻天覆地的变化。然而，从我个人的角度来看，当前阶段TensorFlow 2.0对工业界开发者的影响并不是那么显著。

首先，我们回顾一下TensorFlow 2.0的发展历程：

• 2019年1月，发布了预览版（nightly版本）；
• 2019年3月，发布了alpha版本；
• 2019年6月，发布了beta版本；
• 2019年10月，正式发布了TensorFlow 2.0。

整个发布过程历时近一年，期间经历了大量的版本更新和技术改进。主要原因包括版本功能变化较大、生态系统复杂（例如，tf-lite至今仍有许多算子不被支持）、以及代码迁移工作量巨大等。但更为重要的原因是，TensorFlow的设计理念发生了根本性的变化。

接下来，我将分享一下我对TensorFlow 1.x和2.x设计理念的理解。

TensorFlow 1.x和2.x的设计理念

学习TensorFlow 1.x版本时，接触最多的是张量图的概念。实际上，TensorFlow之所以被称为TensorFlow，是因为张量在图中的流动和转换。各种神经网络模型最终都可以抽象成一张具有输入和输出的张量图，然后通过定义损失函数和优化器进行训练。这种设计理念与神经网络建模高度契合。

在学习过程中，张量图的设计理念显得尤为重要。很多人认为TensorFlow 1.x难学且使用不便，如placeholder和session等概念。但我认为，这些对程序员而言并不是问题。至于使用不便的说法，我觉得并非完全如此。对于简单的模型，Keras确实能更快地进行建模和训练；但对于复杂的模型，如多个输入和多个嵌入特征的情况，TensorFlow则更加方便。总体而言，TensorFlow牺牲了一定的易用性，但保证了其通用性。

同时，TensorFlow设计之初便旨在成为一种功能强大的工具，拥有丰富的功能，如循环、条件语句甚至字符串处理等。

TensorFlow 2.0

TensorFlow 2.0特别推崇Keras接口和Estimator的使用。对于经典和简单的模型，使用Keras接口可以快速实现模型的构建和训练，只需几行代码即可完成。这是因为框架本身已经做了大量工作，减轻了开发者的负担。但对于稍微复杂一些的模型，如果需要在官网示例基础上进行修改，则可能会遇到各种问题。

Keras接口和Estimator形式将是TensorFlow未来发展的重点，但目前看来还不够稳定。

我个人认为，TensorFlow 2.0的设计理念可以概括为“Layer Flow”，即层与层之间的流动。面向开发者时，模型被抽象为一层一层的神经网络，这在一定程度上隐去了张量的概念，使得开发者难以理解神经网络的本质。然而，从本质上讲，框架外部仍然是张量图，其目的是使框架更易用，减少开发者的负担。但这样做可能在某种程度上“误导”了开发者。

我们遇到的问题

在Alpha版发布后，我们尝试将TensorFlow 1.x下的实体识别模型训练代码迁移到TensorFlow 2.0，并进行了初步调研。在此过程中，遇到了两个主要问题：

1. CRF算子不支持：目前TensorFlow 2.0还不支持CRF算子。
2. tf.function 存在bug：该问题在GitHub上有相关Issue。在大数据量的情况下，模型的初始化会非常耗时，甚至可能需要数小时。

因此，我们当时放弃了迁移工作。目前，第一个问题尚未解决。我们仍然将继续使用TensorFlow 1.x版本，但从长远来看，Google可能会逐渐减少对1.x版本的支持，届时我们将转向PyTorch的学习和使用。