【Tensorflow教程笔记】Tensorflow模型建立与训练

1. 基础
   TensorFlow 基础
   TensorFlow 模型建立与训练
   基础示例：多层感知机（MLP）
   卷积神经网络（CNN）
   循环神经网络（RNN）
   深度强化学习（DRL）
   Keras Pipeline
   自定义层、损失函数和评估指标
   常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复
   常用模块 TensorBoard：训练过程可视化
   常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理
   常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式
   常用模块 tf.function ：图执行模式
   常用模块 tf.TensorArray ：TensorFlow 动态数组
   常用模块 tf.config：GPU 的使用与分配

2. 部署
   TensorFlow 模型导出
   TensorFlow Serving
   TensorFlow Lite

3. 大规模训练与加速
   TensorFlow 分布式训练
   使用 TPU 训练 TensorFlow 模型

4. 扩展
   TensorFlow Hub 模型复用
   TensorFlow Datasets 数据集载入

5. 附录
   强化学习基础简介

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本章介绍如何使用 TensorFlow 快速搭建动态模型。

• 模型的构建： tf.keras.Model 和 tf.keras.layers
• 模型的损失函数： tf.keras.losses
• 模型的优化器： tf.keras.optimizer
• 模型的评估： tf.keras.metrics

模型（Model）与层（Layer）

在 TensorFlow 中，推荐使用 Keras（ tf.keras ）构建模型。Keras 是一个广为流行的高级神经网络 API，简单、快速而不失灵活性，现已得到 TensorFlow 的官方内置和全面支持。

Keras 有两个重要的概念： 模型（Model） 和 层（Layer） 。层将各种计算流程和变量进行了封装（例如基本的全连接层，CNN 的卷积层、池化层等），而模型则将各种层进行组织和连接，并封装成一个整体，描述了如何将输入数据通过各种层以及运算而得到输出。在需要模型调用的时候，使用 y_pred = model(X) 的形式即可。Keras 在 tf.keras.layers 下内置了深度学习中大量常用的的预定义层，同时也允许我们自定义层。

Keras 模型以类的形式呈现，我们可以通过继承 tf.keras.Model 这个 Python 类来定义自己的模型。在继承类中，我们需要重写 __init__() （构造函数，初始化）和 call(input) （模型调用）两个方法，同时也可以根据需要增加自定义的方法。

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()     # Python 2 下使用 super(MyModel, self).__init__()
        # 此处添加初始化代码（包含 call 方法中会用到的层），例如
        # layer1 = tf.keras.layers.BuiltInLayer(...)
        # layer2 = MyCustomLayer(...)

    def call(self, input):
        # 此处添加模型调用的代码（处理输入并返回输出），例如
        # x = layer1(input)
        # output = layer2(x)
        return output

    # 还可以添加自定义的方法

继承 tf.keras.Model 后，我们同时可以使用父类的若干方法和属性，例如在实例化类 model = Model() 后，可以通过 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量，免去我们一个个显式指定变量的麻烦。

上一章中简单的线性模型 y_pred = a * X + b ，我们可以通过模型类的方式编写如下：

import tensorflow as tf

X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
y = tf.constant([[10.0], [20.0]])


class Linear(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(
            units=1,
            activation=None,
            kernel_initializer=tf.zeros_initializer(),
            bias_initializer=tf.zeros_initializer()
        )

    def call(self, input):
        output = self.dense(input)
        return output


# 以下代码结构与前节类似
model = Linear()
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
for i in range(100):
    with tf.GradientTape() as tape:
        y_pred = model(X)      # 调用模型 y_pred = model(X) 而不是显式写出 y_pred = a * X + b
        loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))
    grads = tape.gradient(loss, model.variables)    # 使用 model.variables 这一属性直接获得模型中的所有变量
    optimizer.apply_gradients(grads_and_vars=zip(grads, model.variables))
print(model.variables)

这里，我们没有显式地声明 a 和 b 两个变量并写出 y_pred = a * X + b 这一线性变换，而是建立了一个继承了 tf.keras.Model 的模型类 Linear 。这个类在初始化部分实例化了一个 全连接层 （ tf.keras.layers.Dense ），并在 call 方法中对这个层进行调用，实现了线性变换的计算。如果需要显式地声明自己的变量并使用变量进行自定义运算，或者希望了解 Keras 层的内部原理，请参考 自定义层。

Keras 的全连接层：线性变换 + 激活函数

全连接层 （Fully-connected Layer，tf.keras.layers.Dense ）是 Keras 中最基础和常用的层之一，对输入矩阵 $A$ 进行 $f(AW+b)$ 的线性变换 + 激活函数操作。如果不指定激活函数，即是纯粹的线性变换 $AW+b$。

具体而言，给定输入张量 input = [batch_size, input_dim] ，该层对输入张量首先进行 tf.matmul(input, kernel) + bias 的线性变换（ kernel 和 bias 是层中可训练的变量），然后对线性变换后张量的每个元素通过激活函数 activation ，从而输出形状为 [batch_size, units] 的二维张量。

其包含的主要参数如下：

• units ：输出张量的维度；
• activation ：激活函数，对应于 $f(AW+b)$ 中的 $f$ ，默认为无激活函数（ a(x) = x ）。常用的激活函数包括 tf.nn.relu 、 tf.nn.tanh 和 tf.nn.sigmoid ；
• use_bias ：是否加入偏置向量 bias ，即 $f(AW+b)$ 中的 $b$。默认为 True ；
• kernel_initializer 、 bias_initializer ：权重矩阵 kernel 和偏置向量 bias 两个变量的初始化器。默认为 tf.glorot_uniform_initializer ¹ 。设置为 tf.zeros_initializer 表示将两个变量均初始化为全 0；

该层包含权重矩阵 kernel = [input_dim, units] 和偏置向量 bias = [units] ² 两个可训练变量，对应于 f(AW + b) 中的 W 和 b。

为什么模型类是重载 call() 方法而不是 __call__() 方法？

在 Python 中，对类的实例 myClass 进行形如 myClass() 的调用等价于 myClass.__call__() 。那么看起来，为了使用 y_pred = model(X) 的形式调用模型类，应该重写 __call__() 方法才对呀？原因是 Keras 在模型调用的前后还需要有一些自己的内部操作，所以暴露出一个专门用于重载的 call() 方法。 tf.keras.Model 这一父类已经包含 __call__() 的定义。 __call__() 中主要调用了 call() 方法，同时还需要在进行一些 keras 的内部操作。这里，我们通过继承 tf.keras.Model 并重载 call() 方法，即可在保持 keras 结构的同时加入模型调用的代码。

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1. Keras 中的很多层都默认使用 tf.glorot_uniform_initializer 初始化变量，关于该初始化器可参考 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/glorot_uniform_initializer 。 ↩︎

2. tf.matmul(input, kernel) 的结果是一个形状为 [batch_size, units] 的二维矩阵，这个二维矩阵要如何与形状为 [units] 的一维偏置向量 bias 相加呢？事实上，这里是 TensorFlow 的 Broadcasting 机制在起作用，该加法运算相当于将二维矩阵的每一行加上了 Bias 。Broadcasting 机制的具体介绍可见 https://www.tensorflow.org/xla/broadcasting 。 ↩︎