TensorFlow基本语句与概念

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文章转载自极客学院：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/basic_usage.html

TensorFlow简介

TensorFlow 是 Google 开发的一款神经网络的 Python 外部的结构包，也是一个采用 数据流图 来进行数值计算的开源软件库。它被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。

为什么学习TensorFlow?

TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

TensorFlow 无可厚非地能被认定为神经网络中最好用的库之一，它擅长的任务就是训练深度神经网络。通过使用 TensorFlow 我们就可以快速的入门神经网络，大大降低深度学习（也就是深度神经网络）的开发成本和开发难度；TensorFlow 的开源性让所有人都能使用并且维护、巩固它，使它能迅速更新, 发展。

虽然可能有些人说 caffe 更适合图像，mxnet 效率更高等等，但其实这些框架一通百通，唯独语法不同而已，所以我们不必在此纠结过多。那么让我们从tensorflow开始吧。

Tensorflow 处理结构

TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图，也可以称是一系列可人机交互的计算操作，然后把编辑好的Python文件转换成更高效的 C++，并在后端进行计算。

TensorFlow 首先要定义神经网络的结构，然后再把数据放入结构当中去运算和training

下面动图展示了 TensorFlow 数据处理流程：

因为TensorFlow是采用 数据流图（data flow graphs）来计算，所以首先我们得创建一个数据流图，然后再将我们的数据（数据以 张量(tensor) 的形式存在）放到数据流图中计算。

图中的 节点（Nodes）一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点；线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即 张量（tensor），训练模型时，tensor 会不断的从数据流图中的一个节点 flow 到另一节点, 这就是 TensorFlow 名字的由来。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。

Tensorflow 基本使用

使用TensorFlow，你必须明白TensorFlow：

使用图(graph)来表示任务
被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图
使用tensor表示数据
通过变量(Variable)维护状态
使用feed和fetch可以为任意操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据

综述

TensorFlow是一个编程系统，使用图来表示计算任务，图中的节点被称之为op（operation的缩写），一个op获得0个或者多个tensor，执行计算，产生0个或多个tensor。每个tensor是一个类型化的多维数组。例如，你可以将一组图像素集表示为一个四维浮点数数组，这四个维度分别是[batch, height, width, channels]。

一个TensorFlow图描述了计算的过程，为了进行计算，图必须在会话里被启动，会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的tensor返回。在python语言中，返回的tensor是numpy ndarry对象；在C/C++语言中，返回的是tensor是tensorflow::Tensor实例。

计算图

Tensorflow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段，在构建阶段，op的执行步骤被描述成为一个图，在执行阶段，使用会话执行图中的op。

例如，通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练op。

Tensorflow支持C/C++，python编程语言。目前，TensorFlow的python库更易使用，它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作，这些函数尚未被C/C++库支持。

三种语言的会话库(session libraries)是一致的。

构建图

构件图的第一步是创建源op (source op)。源op不需要任何输入。源op的输出被传递给其它op做运算。

python库中，op构造器的返回值代表被构造出的op输出，这些返回值可以传递给其它op作为输入。

TensorFlow Python库中有一个默认图(default graph)，op构造器可以为其增加节点。这个默认图对许多程序来说已经足够用了，可以阅读Graph类文档，来了解如何管理多个视图。

import tensorflow as tf
# 创建一个常量op， 产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点
# 加到默认视图中
# 构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])

# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵
matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])

# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

import tensorflow as tf

# 创建一个常量op，产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点

# 加到默认视图中

# 构造器的返回值代表该常量op的返回值

matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])

# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵

matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])

# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

默认图现在有三个节点，两个constant() op和matmul() op。为了真正进行矩阵乘法的结果，你必须在会话里启动这个图。

在一个会话中启动图

构造阶段完成后，才能启动图。启动图的第一步是创建一个Session对象，如果无任何创建参数，会话构造器将无法启动默认图。

欲了解完整的会话API，请阅读Session类。

Session对象在使用完成后需要关闭以释放资源，除了显式调用close外，也可以使用with代码来自动完成关闭动作：

with tf.Session() as sess:
  result = sess.run([product])
  print result

with tf.Session() as sess:

result = sess.run([product])

print result

在实现上，Tensorflow将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可以利用的计算资源（如CPU或GPU）。一般你不需要显式指定使用CPU还是GPU，Tensorflow能自动检测。如果检测到GPU，Tensorflow会尽可能地使用找到的第一个GPU来执行操作。

如果机器上有超过一个可用的GPU，除了第一个外的其他GPU是不参与计算的。为了让Tensorflow使用这些GPU，你必须将op明确地指派给它们执行。with...Device语句用来指派特定的CPU或GPU操作：

with tf.Session() as sess:
  with tf.device("/gpu:1"):
    matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
    matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with tf.Session() as sess:

with tf.device("/gpu:1"):

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

设备用字符串进行标识，目前支持的设备包括：

/cpu:0:机器的CPU
/gpu:0:机器的第一个GPU，如果有的话
/gpu:1:机器的的第二个GPU，以此类推

交互式使用

文档中的python示例使用一个会话Session来启动图，并调用Session.run()方法执行操作。

为了便于使用诸如IPython之类的python交互环境，可以使用InteractiveSession代替Session类，使用Tensor.eval()和Operation.run()方法代替Session.run()。这样可以避免使用一个变量来持有会话：

# 进入一个交互式Tensorflow会话
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0]);

# 使用初始化器initializer op的run()方法初始化x
x.initializer.run()

# 增加一个减法sub op，从x减去a。运行减法op，输出结果
sud = tf.sub(x, a)
print sub.eval()
# ==>[-2. -1.]

# 进入一个交互式Tensorflow会话

import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])

a = tf.constant([3.0, 3.0]);

# 使用初始化器initializer op的run()方法初始化x

x.initializer.run()

# 增加一个减法sub op，从x减去a。运行减法op，输出结果

sud = tf.sub(x, a)

print sub.eval()

# ==>[-2. -1.]

`Tensor`

Tensorflow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据，计算图中，操作间传递数据都是tensor。你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。一个tensor包含一个静态类型rank和一个shape。

阶

在Tensorflow系统中，张量的维数被描述为阶。但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念。张量的阶是张量维数的一个数量描述，下面的张量（使用python中list定义的）就是2阶：

t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

1	t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

你可以认为一个二阶张量就是我们平常所说的矩阵，一阶张量可以认为是一个向量。对于一个二阶张量，你可以使用语句t[i, j]来访问其中的任何元素。而对于三阶张量你可以通过t[i, j, k]来访问任何元素：

阶	数学实例	python例子
`0`	纯量（只有大小）	`s=483`
`1`	向量（大小和方向）	`v=[1.1, 2.2, 3.3]`
`2`	矩阵（数据表）	`m=[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]`
`3`	`3`阶张量	`t=[[[2], [4], [6]], [[8], [9], [10]], [[11], [12], [13]]]`
`n`	`n`阶	$\dots$

形状

Tensorflow文档中使用了三种记号来方便地描述张量的维度：阶，形状以及维数。以下展示了它们之间的关系：

阶	形状	维数	实例
`0`	`[]`	0-D	一个0维张量，一个纯量
`1`	`[D0]`	1-D	一个1维张量的形式`[5]`
`2`	`[D0, D1]`	2-D	一个2维张量的形式`[3, 4]`
`3`	`[D0, D1, D2]`	3-D	一个3维张量的形式`[1, 4, 3]`
`n`	`[D0, D1, ... Dn]`	n-D	一个n维张量的形式`[D0, D1, ..., Dn]`

数据类型

除了维度，tensor有一个数据类型属性。你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型：

数据类型	python类型	描述
`DT_FLOAT`	`tf.float32`	32位浮点数
`DT_DOUBLE`	`tf.float64`	64位浮点数
`DT_INT64`	`tf.int64`	64位有符号整型
`DT_INT32`	`tf.int32`	32位有符号整型
`DF_INT16`	`tf.int16`	16位有符号整型
`DT_INT8`	`tf.int8`	8位有符号整型
`DT_UINT8`	`tf.uint8`	8位无符号整型
`DT_STRING`	`tf.string`	可变长度的字节数组，每一个张量元素都是一个字节数组
`DT_BOOL`	`tf.bool`	布尔型
`DT_COMPLEX64`	`tf.complex64`	由32位浮点数组成的负数：实数和虚数
`DT_QINT32`	`tf.qint32`	用于量化Ops的32位有符号整型
`DT_QINT8`	`tf.qint8`	用于量化Ops的8位有符号整型
`DT_QUINT8`	`tf.quint8`	用于量化Ops的8位无符号整型

变量

在Variables 中查看更多细节。变量维护图执行过程中的状态信息。下面的例子演示了如何使用变量实现一个简单的计数器：

# 创建一个变量，初始为标量0
state = tf.Variable(0, name="counter")

# 创建一个op，其作用是使`state`增加1
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)

# 启动图后，变量必须先经过init op初始化
# 首先先增加一个初始化op到图中
init_op = tf.initialize_all_variables()

# 启动图
with tf.Session() as sess:
  # 运行init op
  sess.run(init_op)
  # 打印 state 的初始值
  print sess.run(state)
  # 运行op， 更新state 并打印
  for _ in range(3):
    sess.run(update)
    print sess.run(state)

# 输出：
# 0
# 1
# 2
# 3

# 创建一个变量，初始为标量0

state = tf.Variable(0, name="counter")

# 创建一个op，其作用是使`state`增加1

one = tf.constant(1)

new_value = tf.add(state, one)

update = tf.assign(state, new_value)

# 启动图后，变量必须先经过init op初始化

# 首先先增加一个初始化op到图中

init_op = tf.initialize_all_variables()

# 启动图

with tf.Session() as sess:

# 运行init op

sess.run(init_op)

# 打印 state 的初始值

print sess.run(state)

# 运行op，更新state 并打印

for _ in range(3):

sess.run(update)

print sess.run(state)

# 输出：

# 0

# 1

# 2

# 3

代码中assign()操作是图所描述的表达式的一部分，正如add()操作一样，所以在调用run()执行表达式之前，它并不会真正执行赋值操作。

通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量。例如，你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个tensor中。在训练过程中，通过反复训练图，更新这个tensor。

`Fetch`

为了取回操作的输出内容，可以在使用Session对象的run()调用执行图时，传入一些tensor，这些tensor会帮助你取回结果。在之前的例子里，我们只取回了单个节点state，但是你也可以取回多个tensor:

input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(4.0)
input3 = tf.constant(5.0)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.mul(input1, intermed)

with tf.Session() as sess:
  result = sess.run([mul, intermed])
  print result

# print
# [27.0, 9.0]

input1 = tf.constant(3.0)

input2 = tf.constant(4.0)

input3 = tf.constant(5.0)

intermed = tf.add(input2, input3)

mul = tf.mul(input1, intermed)

with tf.Session() as sess:

result = sess.run([mul, intermed])

print result

# print

# [27.0, 9.0]

需要获得更多个tensor值，在op的依次运行中获得（而不是逐个去获得tenter）。

`Feed`

上述示例在计算图中引入tensor，以常量或变量的形式存储。Tensorflow还提供了feed机制，该机制可以临时替代图中的任意操作中的tensor可以对图中任何操作提交补丁，直接插入一个tensor。

feed使用一个tensor值临时替换一个操作的输出结果，你可以提供feed数据作为run()调用的参数。feed只在调用它的方法内有效，方法结束，feed就会消失。最常见的用例是将某些特殊的操作指定为feed操作，标记的方法是使用tf.placeholder()为这些操作创建占位符。

input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)
output = tf.mul(input1, input2)

with tf.Session() as see:
  print sess.run([output], feed_dict={input:[7.]， input2:[2.]})

# print
# [array([ 14.], dtype=float32)]

input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)

input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)

output = tf.mul(input1, input2)

with tf.Session() as see:

print sess.run([output], feed_dict={input:[7.]， input2:[2.]})

# print

# [array([ 14.], dtype=float32)]

参考链接

文章转载自极客学院：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/basic_usage.html

TensorFlow基本语句与概念

文章目录

TensorFlow简介

为什么学习TensorFlow?

Tensorflow 处理结构

Tensorflow 基本使用

综述

计算图

构建图

在一个会话中启动图

交互式使用

`Tensor`

阶

形状

数据类型

变量

`Fetch`

`Feed`

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Tensorflow 基本使用

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构建图

在一个会话中启动图

交互式使用

Tensor

阶

形状

数据类型

变量

Fetch

Feed

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`Tensor`

`Fetch`

`Feed`