TensorFlow官方文档中文版-笔记(一)

TensorFlow简介

TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 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, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].

TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op.

TensorFlow：
1. 使用图 (graph) 来表示计算任务.
2. 在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
3. 使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (Variable) 维护状态.
4. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.

TensorFlow的基础操作

1. 构建图

构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如：常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点. 这个默认图对 许多程序来说已经足够用了.

import tensorflow as tf 
#创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点，加到默认图中.
matrix1 =tf.constant([[3., 3.]])
# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

默认图现在有三个节点, 两个 constant() op, 和一个matmul() op. 为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的 结果, 你必须在会话里启动这个图.

2. 在会话中启动图

构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图.

# 启动默认图.
sess = tf.Session()
# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数. 传入'product'是向方法表明, 我们希望取回矩阵乘法 op 的输出.
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.op 通常是并发执行的.
result = sess.run(product)
# 任务完成, 关闭会话.
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

此外, TensorFlow 在实现上将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU). 一般不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.

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"):
  ...

设备用字符串进行标识. 目前支持的设备包括:

“/cpu:0”: 机器的 CPU.
“/gpu:0”: 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
“/gpu:1”: 机器的第二个 GPU, 以此类推.

3.交互式使用会话

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.

# 进入一个交互式 TensorFlow 会话.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])

# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' 
x.initializer.run()

# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果 
sub = tf.sub(x, a)
print sub.eval()

4.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.

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

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

# 输出:
# [array([ 21.], dtype=float32), array([ 7.], dtype=float32)]

需要获取的多个 tensor 值可以在 op 的一次运行中一起获得（而不是逐个去获取 tensor）。

5.Feed

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.mul(input1, input2)

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

# 输出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]

TensorFlow的一个例子

下面的例子演示了如何使用变量实现一个简单的计数器.

# 创建一个变量, 初始化为标量 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")

# 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1

one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)

# 启动图后, 变量必须先经过`初始化` (init) op 初始化,
# 首先必须增加一个`初始化` op 到图中.
init_op = tf.initialize_all_variables()

# 启动图, 运行 op
with tf.Session() as sess:
  # 运行 'init' op
  sess.run(init_op)
  # 打印 'state' 的初始值
  print sess.run(state)
  # 运行 op, 更新 'state', 并打印 'state'
  for _ in range(3):
    sess.run(update)
    print sess.run(state)

# 输出:

# 0
# 1
# 2
# 3