TensorFlow

概述

TensorFlow是Google主导的开源深度学习库。官网：

https://www.tensorflow.org/

代码：

https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow提供了一个可视化的神经网络展示：

http://playground.tensorflow.org/

还有若干已经实现好的经典神经网络模型（比如Autoencoder、ResNet等）：

https://github.com/tensorflow/models/

TensorFlow的官方教程：

http://tensorflowtutorial.net/tensorflow-tutorial

教程中文版：

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/

TensorFlow中文社区：

http://www.tensorfly.cn/

另一个API中文版：

https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/

安装：

sudo pip install tensorflow

由于我的PC显卡不合要求，因此直接安装的是CPU版本，这也是最通用的版本。

TensorFlow技术栈：

CS 20SI

斯坦福最近专门为Tensorflow开设了一门课程：CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research。

网址：

https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html

课程的主讲Chip Huyen，一个越南妹子，目前在斯坦福读本科（大三）。应该说本科生上讲台的确是一件稀罕事，在这里为斯坦福的学术氛围点赞。

个人主页：

https://huyenchip.com

不用为课程的质量担心，Chip Huyen的师兄们客串了很多节课，Andrej Karpathy为课程设计了网页。

Chip Huyen可谓是一战成名。但也带来了烦恼，再去请教别人的时候，总有助教或同学会反问：“这些你不该早就知道了么？你不就是教这些的么？”

参见：

http://www.sohu.com/a/164277987_473283

一名在斯坦福教授TensorFlow教师的“忏悔”：我觉得自己像个骗子

源代码编译

Step 1：安装Bazel。

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

Bazel的官网文档：

https://docs.bazel.build/versions/master/bazel-user-manual.html

Step 2：编译TensorFlow。

./configure
# configure的时候要选择一些东西是否支持，这里建议都选N，不然后面会包错，如果支持显卡，就在cuda的时候选择y
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package # CPU only
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package # GPU
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg #生成wheel文件

configure脚本会自动选择CPU指令集优化，因此源代码编译的TensorFlow，肯定比pip安装的要运行的快。

bazel编译相当消耗资源，在配置低的机器上，可通过如下选项限制使用资源的数量。（最常出现的后果是内存耗尽导致的假死。）

--jobs n --local_resources availableRAM(MB),availableCPU,availableIO

例子：

bazel build --jobs 2 --local_resources 850,3.0,1.0 --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

按照我的实践--local_resources其实用处不大，有的C++文件编译需要上GB空间，即使有约束也会突破。而--jobs相对好一些，一般按照每个job 1.5GB来估算，就可以保证TensorFlow顺利编译成功。

Step 3：安装TensorFlow。

sudo pip uninstall tensorflow

sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.3.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

加入CPU指令集优化之后的版本，要比通用版快50%～100%，因此，编译源码安装还是很有价值的。

参考：

http://www.jianshu.com/p/b1faa10c9238

TensorFlow CPU环境SSE/AVX/FMA指令集编译

http://www.hankcs.com/ml/compile-and-install-tensorflow-from-source.html

从源码编译安装TensorFlow

http://blog.csdn.net/sinat_28731575/article/details/74633476

Mac下使用源码编译安装TensorFlow CPU版本

基本概念

Variables：维持计算图执行过程中的状态信息的变量。一般来说，这就是神经网络的参数。

Placeholders：对于每个样本都不相同的变量。比如神经网络的输入变量x和输出变量y。

声明：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

Placeholders在图的执行过程中，需要由真实的tensor填充之：

sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

这里的batch_xs就是用来填充x的tensor。

图计算

图计算是各个深度学习框架的中心概念，这里单独提出来讨论一下。

上图是softmax运算的计算图示例。计算图是一个有向无环图，它的结点代表原始数据和计算中间结果，边代表数据的流向。计算操作被称为Operation。

因此，计算图实际上是工作流（work flow）思想在数值计算领域的拓展。这种流水线一般被称为Graph。

流水线有了，还要有被加工的数据。数据在流水线上被加工的执行过程，被称为Session。

Graph和Session的关系，类似于类和对象的关系。Session是Graph的动态实例。

图计算的大致步骤如下：（这里以OpenVX函数为例，因为它更接近底层和硬件。）

1.vxCreateGraph。创建计算图。

2.vxProcessGraph。运行计算图。

在大多数Tensorflow示例中，你看不到Graph的身影。但它并不是不存在，而是默认所有新加入的Operation都添加到默认的Graph。

以下是使用多个Graph的示例：

import tensorflow as tf
g1 = tf.Graph()
with g1.as_default():c1 = tf.constant([1.0])
with tf.Graph().as_default() as g2:c2 = tf.constant([2.0])with tf.Session(graph=g1) as sess1:print sess1.run(c1)
with tf.Session(graph=g2) as sess2:print sess2.run(c2)

Tensorflow对计算图的简化，不仅在于使用默认的Graph。还在于可以只计算部分的Graph。以上面的softmax运算为例，如果sess.run(add)的话，后面的ReLU和softmax运算都不会被执行。

虽然图计算是Tensorflow的主要使用方式，然而一般性的tensor计算（即非图计算），也是完全可行的。Tensorflow没有提供相关的API，直接使用numpy就可以了。

下面的动图形象的展示了计算图的前向和后向运算的过程：

参考：

http://www.algorithmdog.com/dynamic-tensorflow

动态图计算：Tensorflow 第一次清晰地在设计理念上领先

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23932714

YJango的TensorFlow整体把握

http://www.cnblogs.com/lienhua34/p/5998853.html

Tensorflow学习笔记2：About Session, Graph, Operation and Tensor

Fused Graph

Fused Graph是TensorFlow新推出的概念。这里仍以softmax运算为例，讲一下它的基本思想。

上面的softmax运算计算图中，总共有4个operation。Fused Graph则将这4个op整合为1个op，发给运算单元。

这样不同的硬件厂商就可以自行对这个整合的op进行解释。功能强的硬件，可能直接就支持softmax运算。功能弱的硬件也不怕，反正总归可以将softmax分解为基本运算的。

Qualcomm Hexagon平台的Fused Graph实现可参见：

tensorflow/core/kernels/hexagon

上图是另一个计算图优化的例子。

参考：

https://developers.googleblog.com/2017/03/xla-tensorflow-compiled.html

XLA - TensorFlow, compiled

Eigen

Eigen是一个线性代数方面的C++模板库。tensorflow和caffe2都使用了这个库。

官网：

http://eigen.tuxfamily.org/

参见：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26512099

tensorflow和caffe2

TensorFlow高层封装

目前对TensorFlow的封装如下所示：

1.TensorFlow-Slim。主要提供了层一级的封装。粒度和OpenVX类似。

2.tf.contrib.learn（之前也被称为skflow）。提供了类似sklearn的接口。

前2个是TensorFlow自带的封装

3.第三个是TFLearn。在tf.contrib.learn上的封装。需单独安装：

sudo pip install tflearn

http://tflearn.org/

4.Keras。

5.TensorLayer。这个的封装粒度介于TensorFlow-Slim和TFLearn之间。

http://tensorlayer.readthedocs.io/en/latest/user/tutorial.html

6.Pretty Tensor。来自google的TensorFlow封装。

https://github.com/google/prettytensor

7.Sonnet。来自Deepmind的TensorFlow封装。

https://github.com/deepmind/sonnet

参见：

http://www.infoq.com/cn/articles/introduction-of-tensorflow-part06

深入浅出TensorFlow（六）TensorFlow高层封装

Slim

代码：

tensorflow/contrib/slim

示例：

https://github.com/mnuke/tf-slim-mnist

参见：

http://geek.csdn.net/news/detail/126133

如何用TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割

实战心得：

tf-slim-mnist例子中mnist数据不是原始格式的，而是经过了datasets/download_and_convert_mnist.py的转换。

该示例执行时也没有控制台的输出信息，一度让我觉得很不方便。后来才发现，原来可以用TensorBoard查看log文件夹。

TensorBoard是一个http服务，用以监控TensorFlow的执行。

tensorboard --logdir=log

启动之后，用浏览器打开http://localhost:6006即可。

模型文件

tensorflow model包含2个文件：

a）Meta graph:

使用protocol buffer来保存整个tensorflow graph.例如所有的variables, operations, collections等等。这个文件使用.meta后缀。

b) Checkpoint file:

二进制文件包含所有的weights,biases,gradients和其他variables的值。这个文件使用.ckpt后缀，有2个文件：

mymodel.data-00000-of-00001

mymodel.index

.data文件就是保存训练的variables我们将要使用它。

和这些文件一起，tensorflow还有一个文件叫checkpoint用来简单保存最近一次保存checkpoint文件的记录。

保存模型

w1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2]), name='w1')
w2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[5]), name='w2')
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, 'my_test_model')

加载模型

new_saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./‘))

参考：

http://www.cnblogs.com/azheng333/archive/2017/06/09/6972619.html

Tensorflow模型保存和加载

http://blog.csdn.net/wiinter_fdd/article/details/72821923

Tensorflow中的模型持久化

TFRecord

TFRecord是TensorFlow官方定义的存放样本数据文件。

参考：

http://www.cnblogs.com/antflow/p/7299029.html

TFRecord的使用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27481108

TensorFlow直接读取图片和读写TFRecords速度对比

多核(multicore)，多线程(multi-thread)

在Tensorflow程序中，我们会经常看到”with tf.device(“/cpu:0”): “ 这个语句。单独使用这个语句，而不做其他限制，实际上默认tensorflow程序占用所有可以使用的内存资源和CPU核。

参考：

http://deepnlp.org/blog/tensorflow-parallelism/

Tensorflow并行：多核(multicore)，多线程(multi-thread)

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