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CS231n 学习笔记（十五）

时间：2019/4/6
内容：常用框架

课时19：深度学习框架

review:
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大部分深度学习框架的目标是在前向传播时的代码编写看起来和numpy相似，但又能在GPU上运行，并且能自动计算梯度
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TensorFlow细节介绍
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我们定义了X，Y，w1，w2并且创建了这些变量的tf.placeholder对象，所以这些变量会成为图中的输入结点，让运行并输入数据时，将数据放到计算图中的输入槽中。注意这与内存分配没有关系，我们只是为计算图建立了输入槽
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然后我们利用这些输入槽或者说符号变量执行各种TensorFlow操作，来构建我们想要运行在这些变量上的计算。注意没目前系统里还没有任何数据，我们只是建立计算图数据结构
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计算损失值在w1，w2方向上的梯度
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大多数时候TensorFlow只是从Numpy数组接收数据
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通过字典参数进行传递
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以上是训练过程。

但这里有个问题：当我们每次执行计算图进行向前传播时，我们实际上在对权重进行输入，我们将权重保存成Numpy的形式，直接将它输入到计算图中，当计算图执行完毕，我们会得到这些梯度值（这些梯度值的个数与权重值的个数一致），每次运行图的时候，我们将从Numpy数组中复制权重到TensorFlow才能得到梯度，然后从TensorFlow中复制梯度到Numpy数组。如果只是在CPU上运行不会出现太大问题，但由于CPU和GPU之间有传输瓶颈，要在CPU和GPU之间进行数据复制非常耗费资源。

修正方式：将权重w1和w2定义为变量，而不是在每次前向传播时都将它们作为需要输入网络的占位符，变量可以存在计算图中，并且在不同时间运行相同计算图的时候，它都可以保持在计算图中，且由TensorFlow负责初始化这些值（注意并不是真正的初始化它们，只是告诉TensorFlow我们希望怎样进行初始化）
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在修正之前，我们实际上是在计算图之外对权重进行的更新操作。我们计算梯度，然后以Numpy array的形式更新权重参数，然后在下一次迭代时利用这些更新过的权重参数。但现在我们希望在计算图操作中，更新参数的操作也成为计算图中的一个操作。因此利用这个赋值函数，其能够在计算图中改变参数值，然后这些变化的值会在计算图的多次迭代之后仍然保存
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执行整个网络的时候，需要首先进行一个全局参数的初始化操作，告诉TensorFlow来设置计算图中的这些参数
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目前的代码得出的loss是不变的，因为没有明确告诉TensorFlow来执行更新操作，也就是添加new_w1和new_w2作为输出

这些nuew_w1和new_w2都是非常大的tensor，当告诉TensorFlow我们需要这些输出时，每次迭代中就会在CPU和GPU之间执行这些操作，我们不希望这样。
这里有一个技巧：我们在图中添加一个仿制节点伴随这些仿制数据的独立性，我们就可以说仿制节点的更新拥有了new_w1和new_w2的数据依赖性。当执行计算图时，我们同时计算loss和这个仿制节点，这个仿制节点不返回任何值，我们放入节点这个数据依赖保证了当我们执行更新操作之后，我们使用了更新的权重参数值
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依赖的意思是更新依赖于这些赋值操作。这些赋值操作在计算图里面，存储于GPU显存中，所以我们在GPU中执行这些更新操作，而不需要把更新数值从图中拷贝出来

有一种便捷操作来处理以上过程，优化器
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tf.GlobalVariablesInitiator用来初始化w1和w2，它使得tf.randomnormal进行运行，并生成具体的值来初始化这些变量

在前面的例子中，我们使用自己的张量来精确计算损失，但TensorFLow也给了很多方便的函数，例如
计算L2损失
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在tf.layers.dense这一行中，它设置了w1和b1，也就是偏差

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Keras在后端为你处理那些建立的计算图（它也支持Theano作为后端）
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Theano快速介绍
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PyTorch细节介绍
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和tf对应关系
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注意此处不需要再导入numpy了
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tensor在GPU上运行，而numpy不是
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可以把PyTorch张量看成Numpy加上GPU
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x是一个变量
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每一次对变量的构造器的调用，都封装了一个PyTorch张量。并设置了二值的标记 ，告诉构造器我们需不需要计算在该变量上的梯度CS231n 学习笔记（十五）_第56张图片CS231n 学习笔记（十五）_第57张图片
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PyTorch每次向前传播时都要构造一个新的图（程序会更简洁）
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使用张量进行前向和反向操作，然后把这些操作固定在计算图中
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这样可以定义我们自己的运算
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优化操作：
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可以在静态图上优化，但在动态图上不是很容易
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不依赖数据输入大小
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TensorFlow几乎用计算图重构了所有编程语言，不能真正使用python中的一些命令CS231n 学习笔记（十五）_第78张图片
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Caffe简要介绍
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