TensorFlow 2 学习笔记——从底层函数解析到Keras应用（小白入门）

于 2020-04-16 22:51:45 发布
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分类专栏： TensorFlow学习笔记 文章标签： 神经网络 机器学习 tensorflow 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mojinrui/article/details/105550678
本文详细介绍TensorFlow基本函数及神经网络搭建，包括数学运算、数据处理、神经网络原理、优化器选择，以及使用Keras简化网络搭建流程，涵盖鸢尾花分类案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

TensorFlow

TensorFlow 基本函数

1、tf.cast（张量名，dtype = 数据类型）：强制tensor转换为该数据类型；
2、tf.reduce_min(张量名)：计算张量维度上元素最小值；
3、tf.reduce_max(张量名)：计算张量维度上元素最大值；
3、理解axis：在二维张量或数组中，可以通过axis = 0（或1）控制执行维度。axis=0，代表按列，axis=1，代表了按行。如果不指定axis，则所有元素参与计算。
4、tf.reduce_mean(张量名，axis= )：计算张量沿着指定维度的平均值；
5、tf.reduce_sum(张量名，axis= )：计算张量沿着指定维度的和；

import tensorflow as tf
x1=tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]],dtype = tf.float64)
print(x1)
x2=tf.cast(x1,dtype = tf.int32)
print(x2)
print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2))
print(tf.reduce_min(x2,axis=0),tf.reduce_max(x2,axis=1))
print(tf.reduce_mean(x2,axis=0),tf.reduce_sum(x2,axis=1))

运行结果：

tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
 [3. 4. 5.]], shape=(2, 3), dtype=float64)
tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [3 4 5]], shape=(2, 3), dtype=int32)
tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32) tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)
tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32) tf.Tensor([3 5], shape=(2,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 3 4], shape=(3,), dtype=int32) tf.Tensor([ 6 12], shape=(2,), dtype=int32)

6、TensorFlow中的数学运算：
a、对应四则运行：tf.add，tf.subtract , tf.multiply , tf.divide
b、平方、次方与开方：tf.square , tf.pow , tf.sqrt
c、矩阵乘：tf.matmul

7、特征与标签配对函数：tf.data.Dataset.from_tensor_slics((输入特征，标签))

import tensorflow as tf
features = tf.constant([12,23,10,17])
labels = tf.constant([0,1,1,0])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels))
print(dataset)
for element in dataset:
    print(element)

输出结果：

<TensorSliceDataset shapes: ((), ()), types: (tf.int32, tf.int32)>
(<tf.Tensor: id=9, shape=(), dtype=int32, numpy=12>, <tf.Tensor: id=10, shape=(), dtype=int32, numpy=0>)
(<tf.Tensor: id=11, shape=(), dtype=int32, numpy=23>, <tf.Tensor: id=12, shape=(), dtype=int32, numpy=1>)
(<tf.Tensor: id=13, shape=(), dtype=int32, numpy=10>, <tf.Tensor: id=14, shape=(), dtype=int32, numpy=1>)
(<tf.Tensor: id=15, shape=(), dtype=int32, numpy=17>, <tf.Tensor: id=16, shape=(), dtype=int32, numpy=0>)

8、求导运算：可以在with as 结构中通过tf.GradientTape , 实现对某个参数的求导运算。如：求loss = w^2 函数在w=3时的导数。这里分别用了平方和次方函数，计算结果都一样。

import tensorflow as tf
with tf.GradientTape() as tape:
    w = tf.Variable(tf.constant(3.0))
    loss = tf.pow(w,2)
grad = tape.gradient(loss,w)
print(grad)

with tf.GradientTape() as tape:
    w = tf.Variable(tf.constant(3.0))
    loss = tf.square(w)
grad = tape.gradient(loss,w)
print(grad)

计算结果：

tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)
tf.Tensor(6.0, shape=(), dtype=float32)

9、enumerate是Python的内建函数，它可以遍历每个元素（如列表、元组或字符串），组合为：索引 元素，常在for循环中使用

seq = ['我','爱','你','中','国']
for i,element in enumerate(seq):
    print(i,element)

运行结果：

0 我
1 爱
2 你
3 中
4 国

10、tf.one_hot 独热编码，在分类为题中常用独热码做标签，标记类型为：1表示是，0表示非。
可参考：独热码（one-hot-enconding）的理解以及编码与解码
11、tf.nn.softmax()函数使输出符合概率分布，才能与独热码进行比较。
可参考：小白都能看懂的softmax详解
12、w.assign_sub(w要自减的内容)：常用与参数的自更新。调用assign_sub前，先用tf.Variable定义变量w为可训练（可自更新）其实就是w = w-(w要自减的内容)。
13、tf.argmax(张量名，axis= 0(或1))，返回张量沿着指定维度最大值的索引（注意：索引是从零开始），区别于上文中的tf.reduce_max()函数（返回的最大值）。

TensorFlow原生代码搭建神经网络

以鸢尾花分类为例。从sklearn数据库中导入数据集，数据其中特征值有四种，分类标签有三种，程序构建了单层网络，为四输入，三输出，所以定义的w1,为一个4行3列的矩阵。

import tensorflow.compat.v1 as tf
from sklearn import datasets
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x_data = datasets.load_iris().data
y_data = datasets.load_iris().target

np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_data)
np.random.seed(116)

x_train = x_data[:-30]
y_train = y_data[:-30]
x_test = x_data[-30:]
y_test = y_data[-30:]

x_train = tf.cast(x_train,tf.float32)
x_test = tf.cast(x_test,tf.float32)


train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)).batch(32)
test_db =  tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test,y_test)).batch(32)

w1=tf.Variable(tf.random.truncated_normal([4,3],stddev=0.1,seed=1))
b1=tf.Variable(tf.random.truncated_normal([3],stddev=0.1,seed=1))

lr=0.1
train_loss_results = []
test_acc = []
epoch = 500
loss_all=0
total_correct=0
total_number=0
for epoch in range(epoch):
    for step,(x_train,y_train) in enumerate(train_db):
        with tf.GradientTape() as tape:
            y=tf.matmul(x_train,w1)+b1
            y=tf.nn.softmax(y)
            y_=tf.one_hot(y_train,depth=3)
            loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))
            loss_all += loss.numpy()
        grads=tape.gradient(loss,[w1,b1])
        w1.assign_sub(lr*grads[0])
        b1.assign_sub(lr*grads[1])

    print('Epoch {} , loss {} '.format(epoch,loss_all/4))
    train_loss_results.append(loss_all/4)
    loss_all=0

    for x_test,y_test in test_db:
        y = tf.matmul(x_test,w1)+b1
        y = tf.nn.softmax(y)
        pred = tf.argmax(y,axis=1)
        pred =tf.cast(pred,dtype=y_test.dtype)
        corret = tf.cast(tf.equal(pred,y_test),dtype=tf.int32)
        corret = tf.reduce_sum(corret)
        total_correct +=int(corret)
        total_number +=x_test.shape[0]

    acc = total_correct / total_number
    test_acc.append(acc)
    print('test_acc:',acc)
    print('----------------------------')

plt.title('Loss Function Curve')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.plot(train_loss_results,label='$loss$')
plt.legend()
plt.show()

plt.title('ACC Curve')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('ACC')
plt.plot(test_acc,label='$Accuracy$')
plt.legend()
plt.show()

神经网络中的名词解释

先讲几个函数：
1、tf.where(条件语句，真时返回的，假时返回的)；
2、np.random.RandomState.rand(维度)：返回一个[0,1)之间的随机数，维度为空时，返回标量；
np.random.RandomState.rand(seed=常数)：seed=常数时，每次生成的随机数相同；
3、np.vstack(数组1，数组2)：将两个数组按垂直方向叠加；
4、np.mgrid[ ]、np.ravel()、np.c_[ ]这三个函数经常一起使用：
np.mgrid[起始值：结束值：步长， 起始值：结束值：步长，…]:返回维度相同的等差数组 ；
x.ravel() ：将x变为一维数组，’‘把ravel()前的变量拉直’’；
np.c_[数组1，数组2，… ]：使返回的间隔数值点配对，也就是数组1于数组2中的元素对应位置进行配对，在使用前，需要用ravel()函数，将数组中的元素拉直；

学习率

训练的目的是为了求得满足loss最小值时的权重w。现在以一维为例，w为横坐标，loss为纵坐标。根据我们学过的导数，导数为零的位置是极值点，我们的目的就是为了找极值点。但是，在找的过程中遇到了问题，w未知。所以，只能向给w随机定一个初值，走一步看一步。loss函数中，当导数大于零时，说明曲线递增，执行w=w-lr*(loss对于w的导数)时，w相当于在原基础上向左移动；反之，当导数小于于零时，w相当于在原基础上向右移动了，经过多次移动后，最终会取到loss最小值。从w=w-lr*(loss对于w的导数)可以看出，每次移动的距离，与 lr 值有关，当lr取得小，每次移动的距离就小，达到最小值需要的时间就长，反之，当lr取得的，每次移动的距离就大，达到最小值需要的时间就短，这个 lr 就是学习率
在实际运用中，往往先用较大学习率，快速达到较优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定。所以会在原来学习率基础上进行更改，先增长快，在增长慢，这与指数函数很类似。所以将学习率改为：指数衰减学习率=初始学习率*学习衰减率^(当前轮数/多少轮衰减一次)

激活函数

1、Sigmoid函数：tf.nn.sigmoid(x)，该函数的导函数取值范围(0,0.25]，随着网络层数的增减，会有多个0~0.25之间的数相乘，会使得结果趋近于0，甚至等于，就会导致一些结果的消失，也就是梯度消失，所以，现在针对多层网络，基本上很少使用该函数。
2、Tanch函数，依旧存在梯度易失，幂运算复杂的问题
3、Relu函数，解决了梯度消失的问题，计算速度快，当送入激活函数的值为负数时，结果为零，反向传播求求梯度时也会造成梯度消失。导致一些神经元不工作，引起神经元死亡。
4、Leaky Relu函数，当输入值为负数时，导数为负数，实在Relu函数基础上的更新。是解决Relu函数导致神经元死亡提出的。尽管理论上讲Leaky Relu有Relu所有优点，但是在实际操作中，并没有完全证明Leaky Relu总是好与Relu

损失函数

损失函数loss：预测值(y)与已知答案(y_)的差距。有人会想，这个差距我直接相加不就行了吗？不行！因为差距有正有负，在相加的过程中会抵消一部分值，所以至少得加绝对值，加平方。
常用的有三种：均方差，交叉熵，自定义；
均方差函数(mse)：loss_mse = tf.reduce_mean(tf.squre(y-y_))
交叉熵损失函数(Cross Entropy)：loss_CE = tf.losses.categorical_crossentropy(y,y_) 可以标准两个概率分布之间的距离

欠拟合与过拟合

欠拟合：是模型不能有效模拟数据集，是对现有数据集学习的不够彻底；
过拟合：是模型对当前的数据拟合的太好了，对没有出现的数据难以做出有效的判断，具体表现为曲线不够平滑。
欠拟合的解决方法：1、增加输入特征项；2增加网络参数；3减少正则化参数；
过拟合的解决方法：1、数据清洗；2、增大训练集，3、采用正则化；4、增大正则化参数
在训练过程实际上就是找每个输入值权重w,所谓正则化就是再给w加上一个权重，这样可以弱化训练数据的噪声。
正则化的选择：
L1正则化大概率会使很多参数变为零，因此该方法可以通过稀疏矩阵（即减少参数的数量），降低复杂度。
L2正则化会使参数很接近零但不为零，因此该方法可以通过减小参数值的大小降低复杂度。

优化器更新网络参数

优化器就是引导神经网络更新参数的工具。
五中常用的优化器
1、SGD，常用的梯度下降法；
2、SGDM，在SGD的基础上增加了一阶动量；
3、Adagrad,在SGD的基础上增加了二阶动量（二阶动量是从开始到现在梯度平法的累计和）；
4、RMSProp,在SGD的基础上增加了二阶动量（二阶动量使用指数滑动平局值计算）；
5、Adam，同时结合SGDM一阶动量和RMSProp二阶动量；
以上不需要深度理解，只需要知道优化器是可以降低训练时间。针对不同的情况五中情况的优劣各有不同。

Keras 搭建神经网络

基本函数

1、model = tf.keras.models.Sequential( [网络结构] ) #描述各层网络
网络结构距离：
拉直层：tf.keras.layers.Flatten() #把输入特征拉直变成一维数组
全连接层：tf.keras.Dense( 神经元个数 ， activation = ’ 激活函数 ’ ， kernel_regularizer = 那种正则化 ) # activation 可选：relu , softmax , sigmoid , tanch ； kernel_regularizer 可选：tf.keras.regularizers.l1() , tf.keras.regularizer.l2() .
卷积层：tf.keras.layers.Conv2D( filters = 卷积核个数 ， kernel_size = 卷积核尺寸 ， strides = 卷积步长 ， padding = ’ valid ’ or ’ same ’ )
LSTM层：tf.keras.layers.LSTM()
2、model.compile( optimizer = 优化器 ， loss = 损失函数 ， metrics = [ ’ 准确率 '] )

3、model,fit( 训练集的输入特征，训练集的标签，batch_size = , epoch = , validation_data = ( 训练集的输入特征，测试集的标签)，validation_split = 从训练集划分多少比例给测试集， validation_freq = 多少次epoch测试一次)

4、model.summary() #打印出网络结构和参数统计

5、class Mymodel(Mode) model=MyModel #Sequential可以搭建出上层输出就是下层输入的顺序网络结构，但是无法写出一些跳连的非顺序网络结构，此时可以选择用类class，搭建神经网络结构。

Sequential搭建神经网络

六步法：
1、import
2、train，test 训练集与测试集
3、model = tf.keras.models.Sequential
4、model.compile
5、model.fit
6、model.summary
将鸢尾花分类的原生代码改为：

import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as np

x_train = datasets.load_iris().data
y_train = datasets.load_iris().target

np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_train)
np.random.seed(116)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(3,activation='softmax',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=500,validation_split=0.2,validation_freq=20)

model.summary()

Class自定义函数搭建神经网络

由于Sequential构建的是一个顺序链接的函数，只能是这层的输出为下层的输入，所以为了改变这些中顺序结构，我们可以通过定义一个类，来搭建自己的网络，这里给了一个定义函数的入门级，还未涉及高级应用。

class IrisModel(Model):
    def __init__(self):
        super(IrisModel,self).__init__()
        self.d1 = Dense(3,activation='sigmoid',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())

    def call(self,x):
        y = self.d1(x)
        return y

此时就可以采用自己定义的函数搭建神经网络，

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras import Model
from sklearn import datasets
import numpy as np

x_train = datasets.load_iris().data
y_train = datasets.load_iris().target

np.random.seed(116)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y_train)
np.random.seed(116)

class IrisModel(Model):
    def __init__(self):
        super(IrisModel,self).__init__()
        self.d1 = Dense(3,activation='sigmoid',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())

    def call(self,x):
        y = self.d1(x)
        return y

model=IrisModel()

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=500,validation_split=0.2,validation_freq=20)

model.summary()

卷积神经网络

卷积神经网络的主要模块：
卷积（Convolutional）——批标准化（BN）——激活（Activation）——池化（Pooling）——全连接（FC）
卷积是什么？卷积就是特征提取器，就是CBAPD（上面英文的缩写,其中 ‘D’ 是 ’ Dropout '）

 输入特征进行特征提取
卷积
批标准化
激活
池化
全连接

卷积计算

卷积计算可认为是一种有效提取图像特征的方法。
一般会用一个正方形的卷积核，按指定步长，在输入特征图上滑动，遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长，卷积核会与输入特征图出现重合区域，重合域对应元素相乘、求和再加上偏执项得到输出特征的一个像素点。
输入特征图的深度（通道数），决定了当前卷积核的深度，由于每个卷积核在经过卷积计算后，会得到一个输出特征图，所以当前层使用了几个卷积核，就会有几个特征图输出。如果你觉得某层模型的特征提取能力不足，可以在这一层多用几个卷积核提高这一层的特征提取能力。
tensorflow中描述卷积：
tf.keras.layers.Conv2D( filters = 卷积核个数 ，kernel_size = 卷积核尺寸，#正方形写核长整数，或（核搞h,核款w），strideis = 滑动步长，#横纵向相同写步长整数，或（纵向长好，横向长w），padding = ‘ same ’ or ’ valid ’ #使用全零填充是‘same’，不使用是’valid’，activation = ’ relu ’ or ’ sigmoid ’ or ’ softmax '，input_shape = (高，宽，通道数) #输入特征图维度，可省略)

感受野

感受野是指：在输出特征图中的一个像素点，在原始输入图片上的映射区域的大小。
将5x5的输入图片，与3x3的卷积核作用，会得到一个3x3的特征图，这个输出特征图上的每个像素点映射到输入图像上是一个3x3的区域，所以这个像素点的感受野就是3，如果再对这个3x3的特征图与一个3x3的卷积核作用，会输出一个1x1的特征图，那么这个1x1的输出特征图的像素点映射到原始图像的区域就是5x5，所以可以说这个经过两次卷积得到11特征图的像素点感受野就为5x5
同样，将5x5的输入图片，与5x5的卷积核作用，会直接得到1x1的特征图。此时特征图一个像素感受野就是5
比较上面两种方法，都起到了提取特征的做作用，在实际运用中要采用那种方法呢？这时我们就需要考虑计算中所承载的带训练的参数和计算量了。对于上述第一种方法，带训练参数有18个，对于第二种方法，带训练参数就有25个。假设输入特征宽和高都是x,卷积计算步长为1，对于第一种方法的计算量为18x^2 -180x+180；对于第二种方法计算量为25x^2-200x+400。
**当输入图片边长x>10时，两次33卷积核比一次5*5卷积核性能要好**

批标准化

神经网络对0附近的数据更敏感，但是随着网络层数的增加，特征数据会出现偏离0均值的情况，标准化可以使数据符合以0位均值，1位标准差的正态分布，把偏移的特征值的数据重新拉回到0附近。
批标准化是对一个batch的数据做标准化处理使数据回归正态分布，常用在卷积操作和激活操作之间。
TensorFlow描述标准化：
tf.keras.layers.BatchNormalization()，可以参考以下代码，把BN层加到卷积层与激活函数之间。

model = tf.keras.models,Sequential([
       Conv2D(filter=6,kernel_size=(5,5),padding='same'),
       BatchNormalization(),#BN层
       Activation('relu'),
       MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=2,padding='same'),
       Dropout(0.2),
])

池化

池化操作用于减少卷积神经网络中特征数据量，池化的主要方法有最大值池化和均值池化。
最大池化可以提取图片纹理，均值池化可以保留背景特征。
最大值池化：
tf.keras.layers.MaxPooling2D( pool_size = 池化核尺寸，#正方形写核长，或（核高h,核宽w），strides = 池化步长，#步长整数，或(纵向步长h,横向步长w)，padding = ’ valid ’ or ’ same ’ #使用全零填充是’same’，不使用是’valid’ )
均值池化：
tf.keras.layers.AveragePooling2D( pool_size = 池化核尺寸，#正方形写核长，或（核高h,核宽w），strides = 池化步长，#步长整数，或(纵向步长h,横向步长w)，padding = ’ valid ’ or ’ same ’ #使用全零填充是’same’，不使用是’valid’)

舍弃

为了缓解神经网络过拟合，常把隐藏层的部分神经元按照一定比例从神经网络中零时舍弃。在使用神经网络时再把神经元恢复到神经网络中。
在这里插入图片描述
这里的Dropout(0.2)表示的是随机舍弃掉20%的神经元。

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