2.2　机器学习工作流

机器学习系统编程模型的首要设计目标是：对开发者实现完整工作流的编程支持。一个常见的机器学习任务一般包含如图2.2所示的工作流。这个工作流完成了训练数据集的读取以及模型的训练、测试、调试。通过归纳，将这一工作流中用户所需要自定义的部分通过定义以下API来支持（这里假设用户的高层次API以Python函数的形式提供）。

图2.2　机器学习系统工作流

（1）数据处理：首先，用户需要数据处理API将数据集从磁盘读入。进一步，用户需要对读取的数据进行预处理，从而可以将数据输入后续的机器学习模型中。

（2）模型定义：完成数据的读取后，用户需要模型定义API定义机器学习模型。这些模型带有模型参数，可以对给定的数据进行推理。

（3）损失函数和优化算法：模型的输出需要和用户的标签进行对比，这个对比差异一般通过损失函数（Loss Function）进行评估。因此，优化器定义API允许用户定义自己的损失函数，并且根据损失引入（Import）和定义各种优化算法（Optimisation Algorithms）计算梯度（Gradient），完成对模型参数的更新。

（4）训练过程：给定一个数据集、模型、损失函数和优化器，用户需要用训练API来定义一个循环（Loop）从而将数据集中的数据按照小批量（Mini Batch）的方式读取出来，反复计算梯度更新模型。这个模型循环迭代更新的过程称为训练。

（5）测试和调试：训练过程中，用户需要测试API对当前模型的精度进行评估。当精度达到目标后训练结束。这一过程中，用户往往需要调试API完成对模型的性能和正确性进行验证。