TensorFlow学习

TensorFlow 使用graph来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op获得 0 个或多个 Tensor（类型化多维数组） , 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor .

一个tensorflow的图描述了计算的过程，图必须在session里被启动，session将图的op分发到cpu或gpu之类的设备上，同时提供执行op的方法，被执行后将产生的tensor返回。python语言中，返回的tensor是numpy对象；c/c++语言中，返回的是tensorflow：：Tensor实例。

计算图的两个阶段：构建阶段和执行阶段。

构建阶段，op执行步骤被描述成一个图（创建一个图表示和训练神经网络）。执行阶段使用session执行图中的op（反复执行图中的训练op）。

（1）构建图

第一步是创建源op(source op)，不需要任何输入，源op的输出被传递给其他op做运算（python库中，op构造器的返回值代表构造出的op的输出），tensorflow python库中有一个默认图，op构造器可以为其增加节点，这个默认图对许多程序来说已经够用了。

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3,3]])
matrix2 = tf.constant([[2],[3]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([product])
    print(result)

输出

[array([[15]], dtype=int32)]

函数说明：

1.

tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’)

创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。如果是一个数，那么这个常量中所有值都按该数来赋值。如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后的长度。赋值时，先将value中的值逐个存入。不够的部分，则全部存入value的最后一个值。例如：

a=tf.constant([2,3,4], shape=[2,3])
print(sess.run(a))

输出

[[2 3 4]
[4 4 4]]

2. tf.matmul()用来做矩阵乘法。若a为l*m的矩阵，b为m*n的矩阵，那么通过tf.matmul(a,b) 结果就会得到一个l*n的矩阵。

不过这个函数还提供了很多额外的功能。我们来看下函数的定义：

matmul(a, b,
transpose_a=False, transpose_b=False,
a_is_sparse=False, b_is_sparse=False,
name=None):

可以看到还提供了transpose和is_sparse的选项。如果对应的transpose项为True，例如transpose_a=True,那么a在参与运算之前就会先转置一下。而如果a_is_sparse=True,那么a会被当做稀疏矩阵来参与运算。

（2）在一个会话session中启动图

第一步是创建一个session对象。

sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()

Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 “with” 代码块 来自动完成关闭动作.

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([product])
    print(result)

如果机器上有超过一个可用的 GPU, 除第一个外的其它 GPU 默认是不参与计算的. 为了让 TensorFlow 使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with…Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU 执行操作:

with tf.Session() as sess:
  with tf.device("/gpu:1"):  #表示机器第二个GPU
    matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
    matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

（3） 交互式使用

文档中的 Python 示例使用一个会话 Session 来启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作. 为了便于使用诸如 IPython 之类的 Python 交互环境, 可以使用 InteractiveSession 代替 Session 类, 使用 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run(). 这样可以避免使用一个变量来持有会话.

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])
x.initializer.run()
sub = tf.subtract(x,a)
print(sub.eval())

输出

[-2. -1.]

函数说明：

1． tf.Session()与tf.InteractiveSession()的区别？

tf.InteractiveSession()加载它自身作为默认构建的session，tensor.eval()和operation.run()取决于默认的session. 换句话说：InteractiveSession 输入的代码少，原因就是它允许变量不需要使用session就可以产生结构（运行在没有指定会话对象的情况下运行变量）。

2． tf.Variable()

一个变量通过调用run()方法来维持图的状态，我们通过构造variable类的实例来添加一个变量到图中。Variable()构造器需要一个初始值，可以是任意类型和shape 的Tensor。构造完成之后，变量的type和shape 是固定的。可以使用assign 方法来修改变量的值。
　　
eg：update = tf.assign(state,new_value) #意思是state=new_value，而这个操作行为被赋给了update

如果你想修改变量的shape，你必须使用assign 操作，并且 validate_shpe=False。

属性：

device:这个变量的device

dtype:变量的元素类型

graph:存放变量的图

initial_value:这个变量的初始值

initializer :这个变量的初始化器

name:这个变脸的名字

**op：**The Operation of this variable.

state = tf.Variable(0, name='counter')
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)
init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print(sess.run(state))
    
    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print(sess.run(state))

输出

0
1
2
3

代码中 assign() 操作是图所描绘的表达式的一部分, 正如 add() 操作一样. 所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作.通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor.

3． tf.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：

作用： 在一个Seesion里面“评估”tensor的值（其实就是计算），首先执行之前的所有必要的操作来产生这个计算这个tensor需要的输入，然后通过这些输入产生这个tensor。在激发tensor.eval()这个函数之前，tensor的图必须已经投入到session里面，或者一个默认的session是有效的，或者显式指定session.

参数：

feed_dict:一个字典，用来表示tensor被feed的值（联系placeholder一起看）

session:（可选） 用来计算（evaluate）这个tensor的session.要是没有指定的话，那么就会使用默认的session。

返回：表示“计算”结果值的numpy ndarray

4． Tensor

TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor. 你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和一个 shape.

5． Fetch

为了取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果. 在之前的例子里, 我们只取回了单个节点 state, 但是你也可以取回多个 tensor:

input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.multiply(input1, intermed)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([mul, intermed])
    print(result)

输出

[21.0, 7.0]

6． Feed

TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor.feed使用一个tensor值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 “feed” 操作, 标记的方法是使用 tf.placeholder() 为这些操作创建占位符.

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]}))

输出

[array([14.], dtype=float32)]