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使用TensorFlow实现自己的深度学习库系列
背景
目的：设计轻量级深度学习库，使用TensorFlow作为计算引擎，对其进行高层次封装，搭建一个自己的深度学习API，方便在工程实践中快速实现深度学习模型。
Keras在2015年3月首次推出，作为一个对Theano的封装库，它为工程师和研究人员构建自己的深度学习模型提供了极大的便利。随着深度学习领域的高速发展，在2015年11月谷歌大脑团队推出了深度学习框架TensorFlow1.0，TensorFlow1.0作为深度学习框架中声明式编程的代表，其使用难度较高；计算图（Graph），张量（Tenson），上下文环境(Session)，占位符（Placeholder）一个个新的概念增加了用户的上手难度，因为TensorFlow的受欢迎度很高，Keras也将TensorFlow封装进后端，并将其作为了默认后端。2019年6月TensorFlow2.0发布时，TensorFlow宣布Keras成为TensorFlow的官方高级API。
然而，像Keras这样大粒度API的高级封装，使得用户丢失了自己在调试时的细微操作，同时也带来了性能的降低。
因此我们的目的是设计一个非常轻量的深度学习库，既能保证大量的底层细节，同时也能高效运行。
设计目标
根据深度学习模型构建特征，和部署需求，制定目标如下：
1. 通过基类构建深度学习模型。
2. 提供丰富的神经网络层。
3. 提供可定制化神经网络层范例。
4. 神经网络层具备自动推断上一层输入功能。
5. 保存训练参数。
6. 开发模型构建范例。
7. 保存模型拓扑结构。
以上目标在目前深度学习框架中对应关系如下：
1. 具备PyTorch中Module类功能/MindSpore中Cell类功能。
2. 具备大量神经层例如Conv2d, MaxPool2d, Dropout, BatchNorm2d。
3. 具备读取ONNX模型和保存为ONNX模型结构
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