tensorflow学习入门笔记

<div class="note"><div class="post"><div class="article"><h1 class="title">tensorflow学习笔记系列（三）：tensorflow入门与基本使用</h1><!-- 作者区域 --><div class="author"><a class="avatar" href="/u/b43a53b0a757"><img src="//upload.jianshu.io/users/upload_avatars/2359267/76571136b25e.jpeg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/96/h/96" alt="96">
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<hr>
<p>其它相关文章：<br>
<a href="https://www.jianshu.com/p/1d63f25b476a" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（一）：前言</a><br>
<a href="https://www.jianshu.com/p/4b0992253626" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（二）：tensorflow简介与安装</a><br>
<a href="" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（四）：tensorflow实现自动编码机</a><br>
<a href="" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（五）：tensorflow实现多层感知机</a><br>
<a href="" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（六）：tensorflow实现卷积神经网络</a><br>
<a href="" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（七）：神经网络的一些理论知识</a><br>
<a href="" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（八）：TensorBoard介绍</a><br>
<a href="" target="_blank">tensorflow学习笔记系列（九）：tensorflow源码解析</a></p>
<ul>
<li><strong><u>说明:</u></strong></li>
<li>目前已完成(一)～(三)</li>
<li>该内容为本人学习tensorflow过程中的笔记，皆为个人理解，难免会存在各种问题，有不当之处请大家批评指正!</li>
</ul>
<hr>
<p>基本上每一个语言或者工具都有自己的“hello world” demo，那么学习它们一般都会从这个“hello world”开始。今天我们就来看看tensorflow的“hello world”（非官网）。<br>
在开始编写“hello world”之前我们先看看tensorflow的编程模型。</p>
<h1>一. tensorflow编程模型简介</h1>
<p>这部分的一个很好的教程是官网上的<a href="https://link.jianshu.com?t=https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/basic_usage#basic-usage" target="_blank" rel="nofollow">Basic Usage</a>,讲解的还是很清晰的。</p>
<p>Tensorflow中的计算可以表示为一个有向图（directed graph），或称计算图（computation graph），其中每一个运算操作将作为一个节点（node)，节点与节点之间的连接成为边(edge)，而在计算图的边中流动（flow）的数据被称为张量（tensor），所以形象的看整个操作就好像数据（tensor）在计算图（computation graphy）中沿着边(edge)流过（flow）一个个节点（node），这就是tensorflow名字的由来的。</p>
<div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 252px; max-height: 448px; background-color: transparent;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 177.78%;"></div>
<div class="image-view" data-width="252" data-height="448"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-a48bb63667981b9a.gif" data-original-width="252" data-original-height="448" data-original-format="image/gif" data-original-filesize="382923" style="cursor: zoom-in;" class="" src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-a48bb63667981b9a.gif?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/252"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div>
<p>计算图中的每个节点可以有任意多个输入和任意多个输出，每个节点描述了一种运算操作（operation, op），节点可以算作运算操作的实例化（instance）。计算图描述了数据的计算流程，它也负责维护和更新状态，用户可以对计算图的分支进行条件控制或循环操作。用户可以使用pyton、C++、Go、Java等语言设计计算图。tensorflow通过计算图将所有的运算操作全部运行在python外面，比如通过c++运行在cpu或通过cuda运行在gpu 上，所以实际上python只是一种接口，真正的核心计算过程还是在底层采用c++或cuda在cpu或gpu上运行。</p>
<p>一个 TensorFlow图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在会话（session）里被启动. 会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之的备上, 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 ndarray对象; 在C和C++语言中, 返回的tensor是tensorflow::Tensor实例。</p>
<p>从上面的描述中我们可以看到，tensorflow的几个比较重要的概念：tensor, computation graphy, node, session。正如前面所说，整个操作就好像数据（tensor）在计算图（computation graphy）中沿着边(edge)流过（flow）一个个节点（node），然后通过会话（session）启动计算。所以简单来说，要完成这整个过程，我们需要的东西是要定义数据、计算图和计算图上的节点，以及启动计算的会话。所以在实际使用中我们要做的大部分工作应该就是定义这些内容了。</p>
<h1>二. tensorflow基本使用</h1>
<p>正如官方教程里所说：</p>
<blockquote>
<p>To use TensorFlow you need to understand how TensorFlow:</p>
</blockquote>
<ul>
<li>Represents computations as graphs.</li>
<li>Executes graphs in the context of Sessions.</li>
<li>Represents data as tensors.</li>
<li>Maintains state with Variables.</li>
<li>Uses feeds and fetches to get data into and out of arbitrary operations.</li>
</ul>
<p>我们只有理解了这些概念，明白它们分别是做什么的，才能掌握tensorflow的使用方法。下面简单介绍下这些概念及使用。</p>
<ul>
<li>计算图（computation graphy）<br>
计算图是由一个个节点和连接各个节点的边组成，因此要定义一个计算图，只需要定义好各个节点以及节点的输入输出（对应计算图的边）。节点代表各种操作，如加法、乘法、卷积运算等等，输入输出主要是各种数据（tensor）。下面是一个简单的计算图定义方法示例(来自<a href="https://link.jianshu.com?t=https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/basic_usage#basic-usage" target="_blank" rel="nofollow">官网</a>）：</li>
</ul>
<pre class="hljs python"><code class="python"><span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf<span class="hljs-comment"># Create a Constant op that produces a 1x2 matrix.  The op is</span>
<span class="hljs-comment"># added as a node to the default graph.</span>
<span class="hljs-comment">#</span>
<span class="hljs-comment"># The value returned by the constructor represents the output</span>
<span class="hljs-comment"># of the Constant op.</span>
matrix1 = tf.constant([[<span class="hljs-number">3.</span>, <span class="hljs-number">3.</span>]])<span class="hljs-comment"># Create another Constant that produces a 2x1 matrix.</span>
matrix2 = tf.constant([[<span class="hljs-number">2.</span>],[<span class="hljs-number">2.</span>]])<span class="hljs-comment"># Create a Matmul op that takes 'matrix1' and 'matrix2' as inputs.</span>
<span class="hljs-comment"># The returned value, 'product', represents the result of the matrix</span>
<span class="hljs-comment"># multiplication.</span>
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
</code></pre>
<p>当然，我们也可以添加更多更复杂的操作（operation）的节点（node)到计算图（computation graphy）中，如果增加一些卷积网络节点、全连接网络节点等等就可以组建一个神经网络计算图了。</p>
<ul>
<li>节点（node)<br>
计算图中的每个节点可以有任意多个输入和任意多个输出，每个节点描述了一种运算操作（operation, op），节点可以算作运算操作的实例化（instance）。一种运算操作代表了一种类型的抽象运算，比如矩阵乘法货响亮加法。tensorflow内建了很多种运算操作，如下表所示：</li>
</ul>
<table>
<thead>
<tr>
<th>类型</th>
<th style="text-align:left">示例</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>标量运算</td>
<td style="text-align:left">Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal</td>
</tr>
<tr>
<td>向量运算</td>
<td style="text-align:left">Concat、Slice、Splot、Constant、Rank、Shape、Shuffle</td>
</tr>
<tr>
<td>矩阵运算</td>
<td style="text-align:left">Matmul、MatrixInverse、MatrixDeterminant</td>
</tr>
<tr>
<td>带状态的运算</td>
<td style="text-align:left">Variable、Assign、AssignAdd</td>
</tr>
<tr>
<td>神经网络组件</td>
<td style="text-align:left">SoftMax、Sigmoid、ReLU、Convolution2D、MaxPooling</td>
</tr>
<tr>
<td>存储、恢复</td>
<td style="text-align:left">Save、Restore</td>
</tr>
<tr>
<td>队列及同步运算</td>
<td style="text-align:left">Enqueue、Dequeue、MutexAcquire、MutexRelease</td>
</tr>
<tr>
<td>控制流</td>
<td style="text-align:left">Merge、Switch、Enter、Leave、NextIteration</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>在tensorflow中，也可以通过注册机制加入新的运算操作或者运算核，这和torch上的注册机制类似。</p>
<ul>
<li>会话（session）<br>
正如我们前面所说，计算图里描述的计算并没有真正执行，只是进行了定义和描述，要实际执行我们就需要在会话（session）里被启动. 这时session才会将计算图上的节点操作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.<br>
要启动计算图，我们收下需要定义一个session对象：</li>
</ul>
<pre class="hljs undefined"><code>sess = tf.Session()
</code></pre>
<p>启动操作，最简单的就是调用函数run：</p>
<pre class="hljs undefined"><code>result = sess.run(product)
</code></pre>
<p>tensorflow还支持分布式session，将计算图布置到多个机器上进行计算。由于我这边不具备该环境，就不介绍这部分内容了。<br>
另外tensorflow还支持交互环境下采用<code>InteractiveSession</code>定义一个交互session，然后所有的操作都默认在该session上运行，可以直接调用<code>Tensor.eval()</code>和<code>Operation.run()</code>两个方法，如：</p>
<pre class="hljs php"><code class="php"><span class="hljs-comment"># Enter an interactive TensorFlow Session.</span>
import tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf
sess = tf.InteractiveSession()x = tf.Variable([<span class="hljs-number">1.0</span>, <span class="hljs-number">2.0</span>])
a = tf.constant([<span class="hljs-number">3.0</span>, <span class="hljs-number">3.0</span>])<span class="hljs-comment"># Initialize 'x' using the run() method of its initializer op.</span>
x.initializer.run()<span class="hljs-comment"># Add an op to subtract 'a' from 'x'.  Run it and print the result</span>
sub = tf.sub(x, a)
<span class="hljs-keyword">print</span>(sub.<span class="hljs-keyword">eval</span>())
<span class="hljs-comment"># ==> [-2. -1.]</span><span class="hljs-comment"># Close the Session when we're done.</span>
sess.close()
</code></pre>
<ul>
<li>数据（tensor）<br>
TensorFlow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据, 计算图中的节点间传递的数据都是tensor. 你可以把TensorFlow tensor看作是一个n维的数组或列表. 一个 tensor包含一个静态类型rank, 和一个shape。</li>
<li>变量（Variable）<br>
在tensorflow里有一类数据比较特殊，那就是我们需要在整个计算图执行过程中需要保存的状态。比如我们在进行神经网络训练时要时刻保存并更新的网络参数，这时我们就需要用到Varibale来保存这些参数。其实，我们在前面的示例中已经用到了变量的定义了，它的定义关键字为<code>Variable</code>,如上面的<code>x = tf.Variable([1.0, 2.0])</code>。</li>
<li>feed & fetch<br>
我们都知道，进行机器学习或者神经网络训练时，都需要大量的训练数据。细心的朋友可能注意到，我们前面一直没讲到训练数据怎么定义，怎么输入到网络里。实际上，tensorflow提供了一个feed机制来将tensor直接放置到计算图的任意节点操作上去。“feed”这个词用的很形象啊，就像我们在上课学习时，老师拿课本里的各种例子、习题往我们脑子里喂。那么，这个利用这个feed机制我们就可以把训练数据“喂”到计算图的输入中去。一般我们采用placeholder来指定一个feed操作，这个placeholder就像是一个容器一样来接收训练数据，然后在最终进行计算时只需要用placehoder里的数据替换计算图的输入量就可以了。一个简单的例子：</li>
</ul>
<pre class="hljs python"><code class="python">input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)<span class="hljs-keyword">with</span> tf.Session() <span class="hljs-keyword">as</span> sess:print(sess.run([output], feed_dict={input1:[<span class="hljs-number">7.</span>], input2:[<span class="hljs-number">2.</span>]}))
</code></pre>
<p>采用两个placeholder操作来定义两个输入，在后面的see.run()里采用feed_dict替换成真正的训练数据,feed_dict里的才是真正的数据。一般情况，placeholder和feed_dict是搭配使用的。<br>
fetch，正如其字面意思，就是取回数据的意思。我们将计算图部署到session上进行计算后，需要将计算结果取回，这就是一个fetch。下面是取回多个tensor的例子：</p>
<pre class="hljs python"><code class="python">input1 = tf.constant(<span class="hljs-number">3.0</span>)
input2 = tf.constant(<span class="hljs-number">2.0</span>)
input3 = tf.constant(<span class="hljs-number">5.0</span>)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.mul(input1, intermed)
<span class="hljs-keyword">with</span> tf.Session() <span class="hljs-keyword">as</span> sess:result = sess.run([mul, intermed])<span class="hljs-keyword">print</span> result
</code></pre>
<p>上面就是tensorflow编程模型的一些基本概念和内容。通过上面的介绍，我们可以用一句话来总结tensorflow的一个工作流程：</p>
<p>那么我们也可以简单总结出tensorflow编程的一个基本步骤：</p>
<ol>
<li>定义数据</li>
<li>定义计算图与变量</li>
<li>定义会话</li>
<li>进行计算</li>
</ol>
<h1>三. 用tensorflow搭建神经网络“hello world”</h1>
<p>按照我们上一节介绍的tensorflow编程的基本步骤，我们来搭建我们的第一个神经网络——基于mnist数据集的手写数字识别，即基于图片的10分类问题。<br>
此部分可以参考官网教程<a href="https://link.jianshu.com?t=https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/mnist/beginners/index.html" target="_blank" rel="nofollow">MNIST For ML Beginners</a>。<br>
MNIST是一个简单的机器视觉数据集，如下图所示，它有几万张28×28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度信息，我们的任务就是对这些手写数字进行分类，转成0~9一共10类。<br>
</p><div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 636px; max-height: 159px;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 25.0%;"></div>
<div class="image-view" data-width="636" data-height="159"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-e23300ae69bf6cf9.png" data-original-width="636" data-original-height="159" data-original-format="image/png" data-original-filesize="21268" style="cursor: zoom-in;" class="image-loading"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div><p></p>
<p><strong>1.定义数据</strong><br>
在神经网络里我们需要定义的数据就是输入训练/测试数据，而变量用来存储网络模型里的各种参数。如：</p>
<pre class="hljs python"><code class="python"><span class="hljs-comment"># 输入数据（包括训练数据和测试数据）</span>
x = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">784</span>] )
y_ = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">10</span>] )
</code></pre>
<p>这里我们把图片的28<em>28个像素展开成一维列向量（28</em>28-784）<br>
<strong>2.定义计算图与变量</strong><br>
对于神经网络来说，涉及到的操作主要有三部分：网络模型定义，损失函数定义、训练/优化方法定义。那么我们的计算图基本也由这三部分的定义组成。（当然还可能包括其它部分，如输入数据初始化操作，网络参数初始化等等，这里我们不讨论）</p>
<ul>
<li>网络模型定义<br>
这里我们定义一个最简单的单层全连接网络，计算公式为：<code>y=Wx+b</code>,然后利用softmax来计算预测概率，预测概率最大的对应预测的分类。我需要定义两个变量来保存网络参数<code>W</code>和<code>b</code>的状态。<br>
<div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 700px; max-height: 279px;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 39.94%;"></div>
<div class="image-view" data-width="2907" data-height="1161"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-4361a7bbfea07c3d.png" data-original-width="2907" data-original-height="1161" data-original-format="image/png" data-original-filesize="421224" style="cursor: zoom-in;" class="image-loading"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div>
</li>
</ul>
<pre class="hljs undefined"><code>W = tf.Variable( tf.zeros([784,10]) )
b = tf.Variable( tf.zeros([10]) )
y = tf.nn.softmax( tf.matmul(x,W) + b )
</code></pre>
<ul>
<li>损失函数定义<br>
采用cross-entropy作为损失函数，它的公式为：$H_{y'}\left(y\right)=-\underset{i}{{\textstyle \sum}}y'<em>{i}\log\left(y</em>{i}\right)$。（才发现简书竟然不支持Latex，尴尬。。。）<br>
<div class="image-package">
<div class="image-container" style="max-width: 223px; max-height: 54px;">
<div class="image-container-fill" style="padding-bottom: 24.22%;"></div>
<div class="image-view" data-width="223" data-height="54"><img data-original-src="//upload-images.jianshu.io/upload_images/2359267-215684d665a71a06.png" data-original-width="223" data-original-height="54" data-original-format="image/png" data-original-filesize="3569" style="cursor: zoom-in;" class="image-loading"></div>
</div>
<div class="image-caption"></div>
</div>
</li>
</ul>
<pre class="hljs cpp"><code class="cpp">cross_entropy = tf.reduce_mean( -tf.reduce_sum( y_*tf.<span class="hljs-built_in">log</span>(y), reduction_indices=[<span class="hljs-number">1</span>] ) )
</code></pre>
<ul>
<li>训练/优化方法定义<br>
神经网络常采用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行网络的优化训练。tensorflow会自动根据前面定义的计算图进行forward和backward计算并更新参数。</li>
</ul>
<pre class="hljs undefined"><code>train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
</code></pre>
<p><strong>3.定义会话</strong><br>
按照前面的方法，定义一个session即可。但是还要记住对所有的变量进行全局初始化。</p>
<pre class="hljs bash"><code class="bash">sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run() <span class="hljs-comment">#由于是InteractiveSession可以直接run</span>
</code></pre>
<p>或者</p>
<pre class="hljs undefined"><code>sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run()
</code></pre>
<p><strong>4.进行计算</strong><br>
对于神经网络来说，就是要开始迭代进行训练和评估，降低损失函数。</p>
<pre class="hljs bash"><code class="bash"><span class="hljs-comment"># training</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> range(10000):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)train_step.run( {x:batch_xs, y_:batch_ys} ) <span class="hljs-comment">#InteractiveSession</span>
<span class="hljs-comment">#       sess.run(train_step, feed_dict={x:batch_xs, y_:batch_ys}) #非InteractiveSession</span>
<span class="hljs-comment"># eval</span>
correct_prediction = tf.equal( tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1) )
accuracy = tf.reduce_mean( tf.cast(correct_prediction, tf.float32) )
<span class="hljs-built_in">print</span>(accuracy.eval( {x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels} ))  <span class="hljs-comment">#InteractiveSession</span>
<span class="hljs-built_in">print</span>(sess.run(accuracy, feed_dict={x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels})<span class="hljs-comment">#非InteractiveSession</span>
</code></pre>
<p>以上就是整个神经网络的搭建过程。这里只采用的单层全连接网络，但是准确率依然达到了92%左右，如果我们采用卷积神经网络等更复杂的网络，可以将准确率提高到99%。<br>
以上只是搭建一个神经网络的基本框架，当然实际中还是数据预处理、参数初始化、超参数设置等问题，这些就需要在实际使用过程中慢慢学习了。<br>
以下是该网络的全部代码：</p>
<pre class="hljs python"><code class="python"><span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf
<span class="hljs-keyword">from</span> tensorflow.examples.tutorials.mnist <span class="hljs-keyword">import</span> input_data
mnist = input_data.read_data_sets(<span class="hljs-string">"MNIST_data/"</span>,one_hot=<span class="hljs-keyword">True</span>)x = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">784</span>] )
y_ = tf.placeholder( tf.float32, [<span class="hljs-keyword">None</span>, <span class="hljs-number">10</span>] )W = tf.Variable( tf.zeros([<span class="hljs-number">784</span>,<span class="hljs-number">10</span>]) )
b = tf.Variable( tf.zeros([<span class="hljs-number">10</span>]) )
y = tf.nn.softmax( tf.matmul(x,W) + b )cross_entropy = tf.reduce_mean( -tf.reduce_sum( y_*tf.log(y), reduction_indices=[<span class="hljs-number">1</span>] ) )train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(<span class="hljs-number">0.5</span>).minimize(cross_entropy)session = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()<span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> range(<span class="hljs-number">1000</span>):batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(<span class="hljs-number">100</span>)train_step.run( {x:batch_xs, y_:batch_ys} )<span class="hljs-comment">#       print(i)</span>correct_prediction = tf.equal( tf.argmax(y,<span class="hljs-number">1</span>), tf.argmax(y_,<span class="hljs-number">1</span>) )
accuracy = tf.reduce_mean( tf.cast(correct_prediction, tf.float32) )
print(accuracy.eval( {x:mnist.test.images, y_:mnist.test.labels} )) </code></pre>
<p>大家也可以在<a href="" target="_blank">tensorflow.examples.tutorials</a>下找到官方的示例代码，或者我本人的<a href="https://link.jianshu.com?t=https://github.com/SSSuperMac/tensorflow-study" target="_blank" rel="nofollow">github</a>上查看</p>
<p><strong><div align = center>-END-</div></strong></p>
<hr>
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