1、TensorFlow初探

目录

• 计算模型
• 数据模型
• 运行模型
• TensorFlow及神经网络

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import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0], name='a', dtype=tf.float32)  # 定义常量向量
b = tf.constant([2.0, 3.0], name='b')
result = a + b  # 向量相加
print(result)

# 先生成一个会话，经过该会话来计算结果
# sess = tf.Session()
sess = tf.InteractiveSession()  # 自动将生成的会话注册为默认会话
print(sess.run(result))
print(result.eval(session=sess))
sess.close()  # 关闭会话，释放资源

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计算模型

• TensorFlow中的全部计算都会被转化为计算图上的节点。
• 而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
• 在TensorFlow中，张量能够被简单地理解为多维数组。
• TensorFlow是一个经过计算图的形式来表述计算的编程系统。

g1 = tf.Graph()  # 生成新的计算图
with g1.as_default():
    # 在计算图g1中定义变量'v'，并设置初始值为0
    v = tf.get_variable("v", initializer=tf.zeros(shape=[1]))
    
# 在计算图g1中读取变量'v'的值
with tf.Session(graph=g1) as sess:  # 经过上下文管理器来使用会话
    tf.global_variables_initializer().run()
    with tf.variable_scope('', reuse=True):
        print(sess.run(tf.get_variable('v')))

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数据模型

• 在张量中，并无真正保存数字，它保存的是如何获得这些数字的计算过程。
• 一个张量中主要保存了三个属性：名字、维度、类型。
• 张量的命名可经过"node:src_output"的形式给出。其中，node为节点名称，src_output表示当前张量来自节点的第几个输出。
• TensorFlow支持的类型主要包括：tf.float32, tf.float64, tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64, tf.uint8, tf.bool, tf.complex64, tf.complex128

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运行模型

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)
sess1 = tf.InteractiveSession(config=config)
sess2 = tf.Session(config=config)

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TensorFlow及神经网络

神经网络解决分类问题的主要步骤：

• 提取问题中实体的特征向量做为神经网络的输入。
• 定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入获得输出。
• 经过训练数据来调整神经网络中参数的取值，这就是训练神经网络的过程。
• 使用训练好的神经网络来预测未知的数据。

全链接神经网络：相邻两层之间任意两个节点之间都有链接。

TensorFlow支持的随机数生成函数：

• tf.random_normal：正态分布。
• tf.truncated_normal：正态分布，但若随机值偏离平均值超过2个标准差，将被从新随机。
• tf.random_uniform：平均分布。
• tf.random_gamma：Gamma分布。

TensorFlow常数生成函数：

• tf.zeros([2,3], int32)：产生全0的数组。
• tf.ones([2,3], int32)：产生全1的数组。
• tf.fill([2,3], 9)：产生一个所有为给定数字的组合。
• tf.constant([1,2,3)：产生一个给定值的常量。

# 声明一个2*3的矩阵变量，并赋予均值为0，标准差为2的随机数
weigths = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], mean=0, stddev=2))
biases = tf.Variable(tf.zeros([3]))

w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))  # 该运算的输出结果即为张量
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1))
x = tf.constant([[0.7, 0.9]])  # 1*2的矩阵

a = tf.matmul(x, w1)  # 矩阵乘法
y = tf.matmul(a, w2)

with tf.Session() as sess:
    # sess.run(w1.initializer)  # 逐个初始化变量
    # sess.run(w2.initializer)
    # 初始化全部变量
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    print(sess.run(y))
    print(tf.all_variables)

• tf.all_variables：可拿到当前计算图上全部的变量。
• tf.trainable_variables：获得全部须要优化的参数。
• 变量的类型是不可改变的。
• 维度在程序运行中是有可能改变的，需经过设置参数validate_shape=False。

w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) 
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 2], stddev=1, seed=1))

# tf.assign(w1, w2)  # wrong
tf.assign(w1, w2, validate_shape=False)

# 使用placeholder实现前向传播算法
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1))

# 输入为n*2矩阵，前向传播结果为n*1的矩阵
# placeholder中数据的维度信息能够根据提供的数据推导得出，全部不必定要给出
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, 2), name='input') 
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)

sess = tf.Session()
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)

# print(sess.run(y))  # 某个须要的placeholder没有被指定取值，报错
print(sess.run(y, feed_dict={x: [[0.7, 0.9], [0.1, 0.4], [0.5, 0.8]]}))  # 指定x的取值

from numpy.random import RandomState

batch_size = 8

w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1))

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name='x-input')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input')

a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)

# 定义损失函数和反向传播的算法
cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)

# 经过随机数生成一个模拟数据集
rdm = RandomState(1)
dataset_size = 128
X = rdm.rand(dataset_size, 2)
Y = [[int(x1 + x2 < 1)] for (x1, x2) in X]

# 建立会话
with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    print(sess.run(w1))
    print(sess.run(w2))
    
    STEPS = 5000  # 训练的轮数
    for i in range(STEPS):
        # 每次选取batch_size个样本进行训练
        start = (i * batch_size) % dataset_size
        end = min(start+batch_size, dataset_size)
        # 根据样本训练神经网络并更新参数
        sess.run(train_step, feed_dict={x: X[start:end], y_: Y[start:end]})
        
        if i % 1000 == 0:
            # 每一个必定轮数，计算在全部数据上的交叉熵
            total_cross_entropy = sess.run(cross_entropy, feed_dict={x: X, y_: Y})
            print("After %d training step(s), cross entropy on all data is %g" % (i, total_cross_entropy))
            
    print(sess.run(w1))
    print(sess.run(w2))