深度学习利器：TensorFlow实战

深度学习及TensorFlow简介

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深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，这些框架都能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。TensorFlow最初由Google Brain团队的研究员和工程师研发，目前已成为GitHub上最受欢迎的机器学习项目。

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TensorFlow开源一周年以来，已有500+contributors，以及11000+个commits。目前采用TensorFlow平台，在生产环境下进行深度学习的公司有ARM、Google、UBER、DeepMind、京东等公司。目前谷歌已把TensorFlow应用到很多内部项目，如谷歌语音识别，GMail，谷歌图片搜索等。TensorFlow主要特性有：

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使用灵活：TensorFlow是一个灵活的神经网络学习平台，采用图计算模型，支持High-Level的API，支持Python、C++、Go、Java接口。

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跨平台：TensorFlow支持CPU和GPU的运算，支持台式机、服务器、移动平台的计算。并从r0.12版本支持Windows平台。

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产品化：TensorFlow支持从研究团队快速迁移学习模型到生产团队。实现了研究团队发布模型，生产团队验证模型，构建起了模型研究到生产实践的桥梁。

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高性能：TensorFlow中采用了多线程，队列技术以及分布式训练模型，实现了在多CPU、多GPU的环境下分布式训练模型。

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本文主要介绍TensorFlow一些关键技术的使用实践，包括TensorFlow变量、TensorFlow应用架构、TensorFlow可视化技术、GPU使用，以及HDFS集成使用。

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TensorFlow变量

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TensorFlow中的变量在使用前需要被初始化，在模型训练中或训练完成后可以保存或恢复这些变量值。下面介绍如何创建变量，初始化变量，保存变量，恢复变量以及共享变量。

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\#创建模型的权重及偏置\\weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name=\"weights\")\\biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name=\"biases\")\\\\#指定变量所在设备为CPU:0\\with tf.device(\"/cpu:0\"):\\  v = tf.Variable(...)\\\\#初始化模型变量\\init_op = tf.global_variables_initializer()\\sess=tf.Session()\\sess.run(init_op)\\\\#保存模型变量，由三个文件组成model.data，model.index，model.meta\\saver = tf.train.Saver()\\saver.restore(sess, \"/tmp/model\")\\\\#恢复模型变量\\saver.restore(sess, \"/tmp/model\")

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在复杂的深度学习模型中，存在大量的模型变量，并且期望能够一次性地初始化这些变量。TensorFlow提供了tf.variable_scope和tf.get_variable两个API，实现了共享模型变量。tf.get_variable(\u0026lt;name\u0026gt;, \u0026lt;shape\u0026gt;, \u0026lt;initializer\u0026gt;)：表示创建或返回指定名称的模型变量，其中name表示变量名称，shape表示变量的维度信息，initializer表示变量的初始化方法。tf.variable_scope(\u0026lt;scope_name\u0026gt;)：表示变量所在的命名空间，其中scope_name表示命名空间的名称。共享模型变量使用示例如下：

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\#定义卷积神经网络运算规则，其中weights和biases为共享变量\\def conv_relu(input, kernel_shape, bias_shape):\\    # 创建变量\"weights\".\\    weights = tf.get_variable(\"weights\