tensorflow入门需要理解的概念

重要概念

首先，了解一下tensorflow中的一些基础的概念：

0 tensorflow是一种符号式编程，特点是，网络结构的构建与运行完全分离。

1 会话，它是定义图的基础，建立实例sess =tf.Session()后，会生成一张空图，为了实现特定的功能，需要在空图上定义节点与边。

2 图，它是tensorlfow的一大特色，实际使用过程中，可以在图中定义不同的节点与边，完成特定的逻辑。

3 节点，节点表示运算操作，一般是进行数学运算，读取数据，矩阵操作，状态操作(参数初始化/赋值)，控制张量流动的操作

4 边，将不同的节点连接在一起，可控制数据的流向，数据运行的先后次序。因此，边的连接中有两种连接关系，一种是数据依赖（实线），另外一种是控制依赖（虚线）。

5 设备，用来进行运算，并且拥有自己地址空间的硬件（GPU，CUP），tensorflow中的接口

with tf.device(’/gpu:0’): 可以指定运算在哪个硬件设备进行。

从可视化开始

为了更加直观地理解上述的概念，先从tensorboard出发，tensorboard可用于显示网络结构图（节点，边一目了然），为了完整的显示网络结构，需要做哪些准备呢？

1 tensorboard是通过summary收集各种数据信息，因此需要创建保存这些信息的句柄：

writer = tf.summary.FileWriter()

2 指定可视化的信息，比如，loss，accuracy，不同的信息需要不同的方法显示，准确率，损失这种标量类型的使用scalar（一维的标量信息），但权重，偏置信息也是通过这个接口显示：

loss_summary=tf.summary.scalar('loss',loss)

而若是想观察神经元活动情况，使用histogram（可能直方图显示的更加明了吧）:

var_summary=tf.summary.histogram('fc1',fc1)

某一层神经元的活动情况，是高维的信息，高维信息使用直方图统计数据分布情况，比如BN 缓解了网络内部协方差偏移的情况，而在之前，若是想观察到这种现象，可以通过统计某一层神经元激活的分布情况，并分析得到。

3 summary收集用于所有信息，准备进行可视化。

merge_summary=tf.summary.merge(loss_summary)

很多情况，我们可以直接将所有的信息都显示出来，为了减少麻烦，可以使用：

merge_summary = tf.summary.merge_all()

4 得到所有需要可视化的信息后，也仅仅是定义了哪些需要可视化，不要忘了tensorflow中,定义与运行是分离的。因此，为了得到每个batch的loss与accuracy，需要将merge_summary也run一下，简单来说就是：

      _loss,_,summary_res=sess.run([lstm_model.loss,lstm_model.train_op,merge_summary],
       feed_dict={
     
            data_placeholder: images,
            label_placeholder:labels
        })

5 最后，很重要的一点就是，不要忘了将我们辛苦得到的信息保存到summary中：

writer.add_summary(summary_res)

注：为了确保上述的这些events都被保存到磁盘，可以使用：

writer.flush()

6 操作结束后，还应该关闭文件操作符(有始有终)

writer.close()

7 用一张图来总结：

不过，实际使用中，虽然我们将loss,accuracy之类的信息保存下来并进行可视化操作，但当点击Graphs面板那一栏时，结果可能并不是预期的那样，或许你都无法想象这是我们构建的网络，甚至怀疑，是不是网络搭建错了，如下图所示：

事实上，造成这种现象的原因，可能是我们忽略了一些细节：在于我们在定义节点的时候，没有给节点定义范围。通常给节点定义范围，我们会通过：

with tf.name_scope('name'):

在该范围内定义的所有节点操作都会被合并到一起，若是想查看细节信息，点击“+”即可。

除了name_scope，另外一种：

with tf.variable_scope('name'):

两者不同在于，下面一种是针对变量而言的，上面一种是针对节点而言的。并且即使将变量写在name_scope的作用范围内，也不会影响到变量的name，而variable_scope就不同了，它会直接在变量的名称之前将作用域的名称添加上，使得在同一个作用域下面的变量都有相同的前缀，从这个角度来看，不是就是对变量进行分类嘛。

值得一提的是，假如在同一个变量作用域范围内，我们写了很多个变量，为了不一一指定变量初始化的方式，可以将初始化方式写在作用域上，但通常对权重和偏置的初始化方式不一样，这时候，我们只需要在偏置的时候重新指定初始化方式即可，对于不指定的，默认是tf.variable_scope中定义的方式：

with tf.variable_scope('name',initializer = tf.constant_initializer(0.1)):

来个栗子

以手写数字识别为例，这里使用循环神经网络实现分类任务，网络结构非常简单，这里并非想要获得更高的识别率，仅仅是想通过一个简单的栗子，来说明tensorflow中的一些基础的概念。

为了更加直观地了解神经网络，还是先将利用tensorboard 可视化的网络拿出来（使用name_scope后）：

从上图中可以很明显地看出节点与边的概念，节点与边构成了图。为了方便说明，我们标记出了两个红色矩形框，左边的是参数节点（param），右边的是网络节点（model），灰色的箭头表示张量流动的方向，也就是当前应该流向的目的节点，黄色箭头指向模型中应该要保存的参数。

现在来解释一下模型结构与参数：

本实验模型使用的是两层双向LSTM的结构，

模型代码为：

with tf.name_scope('lstm_layer'):
    fw_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(
        [tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.hidden_size, dtype=tf.float32) for _ in range(self.layer_nums)]),
        input_keep_prob=self.keep_prob, output_keep_prob=self.keep_prob)

    bw_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(
        [tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.hidden_size, dtype=tf.float32) for _ in range(self.layer_nums)]),
        input_keep_prob=self.keep_prob, output_keep_prob=self.keep_prob)
    outputs, state = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(
        fw_cell, bw_cell,
        inputs=input_x,

        dtype=tf.float32
    )
    merged_output = outputs[0] + outputs[1]  # [N,T,hidden_size]  --> [N,28,20]

with tf.name_scope('fc_layer'):
    with tf.variable_scope('fc', initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()):
        w1 = tf.get_variable('w1', shape=[self.hidden_size, args.class_nums])
        b1 = tf.get_variable('b1', shape=[args.class_nums], initializer=tf.zeros_initializer())

    output = tf.matmul(merged_output, w1) + b1  # [N,28,10]
    output = tf.reduce_mean(output, axis=1)  # [N,10]
    self.logits = tf.nn.softmax(output)

由于MNIST数据集中每个样本的大小为：28*28 ，训练网络时，lstm的第t个时刻，输入图片的第t行数据。这里从参数地角度简单解释一下lstm的内部结构，为了更好地说明，可以我们将模型的参数都打印出来：

其中，fw_cell和bw_cell 的shape 都是 [48,80]。但是我们并没有显示地定义这个kernel啊，那这几个kernel从何而来呢？

在构建模型时，我们定义lstm 内部cell个数为20（当然也可以定义为其他），由于lstm内部包含了三个门（输入门，遗忘门，输出门）和一个状态（20个cell表示），网络默认定义4个权重，shape都是[48,20]。但是，每个时刻输入的不是28维的向量吗？为什么会变成48呢？这是因为lstm不仅包含了来自外界的输入，还包含了来自上一个时刻的输入（可以理解为旧记忆），在旧记忆的基础上，不断接受外界的信息，并更新为新的记忆（我们的记忆可能也是也是这样吧）。

最终，tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn的输出包含两个部分：output以及state，shape为[batch_size，T，hidden_size]。由于使用的是双向lstm，outputs 是一个元组，outputs[0]是前向的输出，outputs[1]是后向的输出。而这里，我们将前向与后向的输出相加，并沿着时间维度加权平均，得到shape为[batch_size，hidden_size]的feature。OK，下面就是我们熟知的分类层了，这里就不介绍了。

总结

首先，本文引入tensorflow的基本概念：会话，图，节点，边。其次，以可视化工具tensorboard更加直观地了解tensorflow中基本概念。然后，使用了一个引入手写数字识别任务，但这里并没有采用DNN或是CNN的结构，而是采用了RNN，并以lstm为基础，总结了一些在使用lstm中可能遇到的一些问题，或者是难以理解的概念。

参考文献

tensorflow技术解析与实战