TensorFlow入门

内容简介：TensorFlow入门

在MAC上用的是 Python 3，直接用pip3安装：

pip3 install tensorflow

测试Hello World：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行OK，但是会有 警告 信息（一些电脑上有的指令没有被编译）：

2017-06-01 07:36:31.843345: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-06-01 07:36:31.843359: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-06-01 07:36:31.843363: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-06-01 07:36:31.843367: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-06-01 07:36:31.843371: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

解决办法可以参考 这里 （未亲测）。

基本概念

可以用一个DAG图来描述数据处理的逻辑，在TensorFlow中对各个角色进行了封装。

Graph

使用DAG来描述计算任务：

• Operation ：代表一个计算逻辑，可以看做是图中的节点；
• Tensor ：代表数据流，可以看做是节点之间的边；

在不显示创建Graph时，会将Operation添加到默认的图（tf.get_default_graph）中，当然显示的创建也是可以的，比如：

g=tf.Graph()
with g.as_default():
    d=tf.constant(value=2)
    print(d.graph is g)

根据逻辑的需要可以向图中增加节点：

node1 = tf.constant(3.0)
node2 = tf.constant(4.0)
node3 = tf.add(node1, node2)

print(node3)  # Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(node3))  # 7.0

得到的图看起来是这个样子：

同时可以使用placeholder在构建是代替，而在真正执行时才赋值（有点像模板）：

node1 = tf.placeholder(tf.float32)
node2 = tf.placeholder(tf.float32)
node3 = tf.add(node1, node2)

print(node3)  # Tensor("Add:0", dtype=float32)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(node3, {node1 : 3, node2 : 4 }))  # 7.0
    print(sess.run(node3, {node1 : [1, 2], node2 : [3, 4]})) # [ 4. 6.]

构建好Graph之后需要迭代优化， 那么哪些值是在迭代过程中可以改变的（需要优化的）？ 用Variable来表示：

import tensorflow as tf

# 变量在创建时并不会赋值
W = tf.Variable([.3], tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], tf.float32)

x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)

# 定义线性模型
linear_model = W * x + b

# 定义误差，也就是方差
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y))

# 定义优化方式，通过梯度下降来减小误差
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

with tf.Session() as sess:
    # 为变量赋值（直到这里变量才能用。。。）
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 迭代计算
    for i in range(1000):
        sess.run(train, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]})

    # 打印参数
    print(sess.run([W, b]))  # [array([-0.9999969], dtype=float32), array([ 0.99999082], dtype=float32)]

Session

用来包装一次运行需要的资源、逻辑等（连接计算逻辑和计算资源），用法为：

sess = tf.Session()

# RUN

sess.close()

# 可以使用with，省略close

with tf.Session() as sess : 

    # RUN

学习框架

如果每个模型都需要我们明确地知道公式，那门槛、成本都非常高，在TensorFlow中封装了很多算法（更高层次、更简单的玩法），比如线性回归：

• 构建模型
• 准备数据
• 迭代优化

代码如下（不在需要关心loss啥的）：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 构造一个维度的线性回归模型
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)

# 训练数据（每次4个，给1000次）
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, batch_size=4, num_epochs=1000)

# 优化1000次
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)

# 计算在数据上的误差
print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn)) # {'loss': 5.1855992e-08, 'global_step': 1000}

如果已有的模型不能满足需求，我们也可以利用这套框架来训练自定义的模型（仅仅是需要自己定义一个模型，其他的都差不多）：

import numpy as np
import tensorflow as tf


# 自定义模型
def model(features, labels, mode):
    # 根据特征构建模型
    W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64)
    b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64)
    y = W * features['x'] + b

    # 损失函数
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))
    global_step = tf.train.get_global_step()
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)

    # 最小化的同时增加步数
    train = tf.group(optimizer.minimize(loss), tf.assign_add(global_step, 1))

    # 返回模型结构
    return tf.contrib.learn.ModelFnOps(mode=mode, predictions=y, loss=loss, train_op=train)

# 使用自定义的模型
estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model)

x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, 4, num_epochs=1000)

estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)

print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn, steps=10)) # {'loss': 5.3041564e-12, 'global_step': 1000}

识别手写

每张图片有28 * 28 = 784个像素，并且会标注对应的数字（0到9），相应的模型为：

$$

y = \mathrm{SoftMax} (W · x + b)

$$

而训练的目的是 交叉熵 最小化：

其中：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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