TensorFlow是Google开源的人工智能（Machine Intelligence）软件库，是使用数据流图（Data Flow Graphs）进行数值计算的开源软件库。Tensor（张量）指在节点间相互联系的多维数据数组，Flow（流）指基于数据流图的计算。TensorFlow架构灵活，小到智能手机，大到数据中心服务器均可展开计算，同时具备很强的通用性，适用于包括图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等在内的各种计算领域。
TensorFlow具备以下特点——
- 灵活（Deep Flexibility）：支持任何数据流图计算
- 便携（True Portability）：支持各类计算设备
- 链接科研和产品（Connect Research and Product）：加速研究成果转化为实际产品
- 自动化微分运算（Auto-Differentiation）：帮助机器学习算法自动求出梯度
- 多语言（Language Options）：利用python构建和执行计算图，支持C++的语言，未来将支持Lua、JavaScript、R等
- 性能优化（Maximize Performance）：支持线程、队列、异步计算，并根据需要分配计算元素
自15年年底开源以来，TensorFlow迅速流行，除了Google，Airbnb、Snapchat、eBay、Twitter等知名公司也纷纷加入到TensorFlow的使用者阵营当中。
本篇云框架将以ErGo（一款基于TensorFlow的Chatbot）为例介绍TensorFlow实践。
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Git clone
git clone https://github.com/cloudframeworks-tensorflow/ErGo -
执行如下命令，进行训练
训练时长主要取决于数据大小、learningRate（学习效率）、dropout及设备计算能力（推荐使用GPU，训练完成后脚本会自动退出）
cd ErGo python main.py --train -
初始化web ui
docker build -t ergo -f Dockerfile.cpu . redis-server & docker run -itd -p 8000:8000 --name ergo ergo
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访问
http://localhost:8000
TensorFlow门槛较高，背后需要大量且有一定深度的数学理论知识和技术知识：
- 导数与微积分
- 矩阵与线性代数
- 基本编程原则
- 机器学习基本概念
同时需要有一定的python编程和组织模块的经验，了解Numpy库、matplotlib库、前馈神经网络（feed-forward neural networks）、卷积神经网络（convolutional neural networks）以及循环神经网络（recurrent neural networks）等，建议通过相关专业书籍进行学习或参考下列链接——
- Standford - CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research
- Tensorflow Playground
- Tensorflow Docs - 中文
聊天机器人（Chatbot）——ErGo，基于TensorFlow实现，可与用户互动完成智能对话。
工作流程可分为提问（Ask）、检索（Retrieve）、抽取（Extraction）、回答（Answer）4部分，用户通过界面（Web）提出问句，ErGo将在已训练数据（Trained Data）中检索并抽取答案，通过界面反馈给用户，如下图所示：
例如——
Master: HI ERGO
ERGO: HI
Master: I LOVE YOU
ERGO: I'M SORRY
ErGo的整体架构如下图所示：
- ErGo加载Data（语料）并进行数据处理
- 处理完成后，由训练模型（Training Model）加载并进行反复训练
- 完成训练后，ErGo可根据训练后的数据进行相关预测，即与用户完成对话
Seq2Seq是最普遍的聊天机器人深度学习模型，ErGo同样采用了Seq2Seq。
Seq2Seq模型由两个主要部件组成，一个是编码器RNN，另一个是解码器RNN。
编码器的工作是将输入文本信息生成固定的表示；解码器则是接收这个表示，并生成一个可变长度的文本来响应。
进一步了解Seq2Seq
聊天机器人往往用于回答具体某类问题或提供某种服务，因此在训练前，第一件事便是选取数据集，并基于所选数据集类型，在根据自己业务需求定制的训练模型之上，进行定向训练。
序列模型需要大量的会话日志，以便“编码器-解码器网络”能够正确理解每个查询(编码器输入)所期望的响应类型(解码器输出)。
常见数据集包括Cornell_Movie-Dialogs_Corpus（本例使用）、Ubuntu Dialogue Corpus等。
创建数据集设计到数据集预处理，本例中使用已经预处理完成的数据。
进一步了解如何预处理数据，请参考——
Tensorflow原生支持多种数据读取方式，本例默认使用从文件中读取的方式加载处理初始数据，处理后的数据会保存为随机生成的pkl文件
本例中数据模型基于循环神经网络（RNN）及两层长短时记忆网络（LSTM），同时使用了seq2seq模型，其主要就是定义基本的LSTM结构作为循环体的基础结构，通过MultiRNNCell类实现深层循环神经网络，利用dropout策略在处理完的数据上运行tf.train操作，返回全部数据上的perplexity的值，具体实现参考实例代码model
训练完成后，Tensorflow默认会将训练结果保存为model.ckpt。
ErGo每次进行预测（即对话）时会加载相关的模型数据，并返回接近最优的回答。
但在交互过程中，我们可能会发现结果不尽如人意，建议通过以下方法进行改进：
- 提供更多的数据库，以帮助从更大的会话语料库中学习
- LSTM结构参数的调优，如LSTM单元数、LSTM层数、优化器的选择、训练迭代次数
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生成数据集
获取自己的数据副本，利用相关工具或脚本提取相关的对话序列生成自己的数据集
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生成单词向量
利用word2vec为数据集中出现的单词生成单词向量
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可以根据需求来拓展修改相关model函数（可选）
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参考本地部署执行训练
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访问
训练提供训练数据API接口展示提供展示界面API接口文档微信界面展示接入
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