18、基于TensorFlow的高级多媒体编程

基于TensorFlow的高级多媒体编程

1. 花卉图像分类模型训练与使用

1.1 模型训练原理

脚本会加载预训练的Inception v3模型，移除旧的最终层，然后在提供的花卉照片上训练一个新模型。Inception V3网络最初并非在这些花卉物种上进行训练，但它能够区分1000个不同类别的信息，对于区分其他对象同样有用。通过使用预训练网络，我们将这些信息作为最终分类层的输入，以区分不同的花卉类别。

1.2 瓶颈层（Bottlenecks）

在获取重新训练的模型时，第一步是分析所有提供的图像，并计算每个图像的瓶颈值。瓶颈层是TensorFlow中用于指代实际负责分类的最终层之前的那一层。在训练过程中，训练集中的任何图像都会被多次使用，而计算瓶颈层后面的层对于每个图像都需要花费大量时间。因此，通过将这些较低层的输出缓存到磁盘上，我们可以避免浪费大量时间。默认情况下，瓶颈层数据存储在 /tmp/bottleneck 目录中。

1.3 使用重新训练的模型

重新训练脚本会将Inception V3网络的自定义版本（其最终层已针对花卉数据集进行重新训练）写入 tensorflow_files/output_graph.pb ，同时会在 tensorflow_files/output_labels.txt 中生成一个包含标签的文本文件。

以下是对图像进行分类的步骤：
1. 编写Python脚本 ：使用之前的网络对图像进行分类。

import tensorflow as tf, sys

2. 传入待分类图像路径 ：

provided_image_path = sys.argv[1]

3. 读取图像数据 ：

provided_image_data = tf.gfile.FastGFile(provided_image_path, 'rb').read()

4. 加载标签文件 ：

label_lines = [line.rstrip() for line in tf.gfile.GFile("tensorflow_files/retrained_labels.txt")]
# Unpersists graph from file
with tf.gfile.FastGFile("tensorflow_files/retrained_graph.pb", 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
with tf.Session() as sess:
    # pass the provided_image_data as input to the graph
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
    network_predictions = sess.run(softmax_tensor, {'DecodeJpeg/contents:0': provided_image_data})
    # Sort the result by confidence to show the flower labels accordingly
    top_predictions = network_predictions[0].argsort()[-len(network_predictions[0]):][::-1]
    for prediction in top_predictions:
        flower_type = label_lines[prediction]
        score = network_predictions[0][prediction]
        print('%s (score = %.5f)' % (flower_type, score))

可以将上述Python脚本保存为 tensorflow_files 目录下的 classify_image.py 。然后在 tensorflow_files 目录下执行以下命令对雏菊照片进行分类：

python classify_image.py flower_photos/daisy/21652746_cc379e0eea_m.jpg

可能会得到如下输出：

daisy (score = 0.99071)
sunflowers (score = 0.00595)
dandelion (score = 0.00252)
roses (score = 0.00049)
tulips (score = 0.00032)

需要注意的是，由于多次在相同数据上训练相同算法可能会得到略有不同的结果，因此实际输出分数可能会与上述示例略有差异。

1.4 流程总结

步骤	操作
1	加载预训练的Inception v3模型并移除旧的最终层
2	分析图像并计算瓶颈值
3	重新训练模型
4	保存重新训练的模型和标签文件
5	编写Python脚本进行图像分类
6	执行脚本对图像进行分类

2. 加速线性代数（Accelerated Linear Algebra，XLA）

2.1 XLA简介

加速线性代数（XLA）是TensorFlow开发的特定领域编译器，用于优化其计算。通过使用XLA，可以在速度、内存使用甚至移动平台的可移植性方面获得改进。虽然最初使用XLA可能不会看到明显的好处，因为它仍处于实验阶段，但可以通过即时编译（Just-in-time compilation，JIT）或提前编译（Ahead-of-time compilations）来尝试使用它。

2.2 TensorFlow的关键优势

TensorFlow具有以下关键优势：
- 灵活性（Flexible） ：这种灵活性源于TensorFlow的解释性本质，以及它采用的数据流编程模式。在TensorFlow中，程序会接收一个图，然后尝试找到图中准备好执行的节点，获取该节点并运行它。在这一系列操作之后，图中的另一组节点将准备好执行，TensorFlow会重复这个过程。这个获取准备好执行的节点并运行它们的过程称为解释器循环。
- 表达性（Expressive） ：TensorFlow具有动态性，与Python有一定的关联。因此，你可以完全自由地定义自己的图，不受任何限制。此外，TensorFlow是有状态的，类似于在其他环境中编程时可以使用变量。
- 可扩展性（Extensible） ：TensorFlow的一个重要优点是它的黑盒模块化特性。你可以创建全新的数据流操作，并将其附加到TensorFlow中，而无需担心集成问题。

2.3 通过XLA进行即时编译

TensorFlow通过XLA的即时编译来提高程序的速度，并支持更多可以运行TensorFlow的设备。XLA的工作原理是，TensorFlow团队开发了一种编译器基础设施，你可以将TensorFlow图输入其中，然后输出经过优化和专门针对该图的汇编代码。这一特性使得生成的编译代码不是特定于某种架构，而是针对你所使用的底层架构进行优化和专门定制。

要在你的机器上启用XLA，需要在配置TensorFlow时手动指定。具体操作步骤如下：
1. 克隆最新的TensorFlow仓库 ：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

2. 配置TensorFlow ：

cd tensorflow
./configure

在配置过程中，会询问是否启用XLA，你需要回答“yes”才能在后续示例中使用XLA。

2.4 示例演示

为了展示XLA的工作原理，我们可以在TensorFlow shell中运行以下代码片段：
1. 选择粘贴模式 ：

%cpaste

2. 粘贴示例代码 ：

with tf.Session() as sess:
    x = tf.placeholder(tf.float32, [4])
    with tf.device("device:XLA_CPU:0"):
        y = x*x
    result = sess.run(y,{x:[1.5,0.5,-0.5,-1.5]})

3. 传递参数 ：在运行TensorFlow shell时，需要传递 --xla_dump_assembly=true 参数，以输出生成的XLA汇编代码。

运行上述代码后，可能会得到以下输出：

0x00000000           movq        (%rdx), %rax
0x00000003           vmovaps     (%rax), %xmm0
0x00000007           vmulps       %xmm0, %xmm0, %xmm0
0x0000000b           vmovaps      %xmm0, (%rdi)
0x0000000f           retq

这个示例只是对四个浮点数进行乘法运算。其特别之处在于，我们将其显式地放在XLA CPU设备上，因此编译器在TensorFlow内部以设备的形式暴露出来。运行代码后，只会生成几条汇编指令，而且这些指令没有循环，因为XLA知道只需要对四个数字进行乘法运算。因此，生成的汇编指令是针对你输入的TensorFlow表达式所代表的图或程序进行优化和专门定制的。

2.5 XLA的优势

XLA具有以下关键优势：
- 服务器端加速（Server side speedups） ：通过即时编译和专门化，一些内部模型的速度提升可达60%。例如，SyntaxNet的延迟从约200微秒降低到5微秒。这是因为SyntaxNet的图中有很多小操作，解释器需要逐个获取这些小操作并运行，这个过程会导致一些延迟开销，而通过编译可以消除这些延迟开销。
- 改善内存使用（Improve memory usage） ：通过消除许多中间存储缓冲区，TensorFlow成功改善了内存使用情况，从而可以针对更多架构，如具有有限能力的移动架构。
- 减少移动设备占用空间（Mobile footprint reductions） ：使用XLA的提前编译，你可以将模型转换为可执行文件。通过这种方式，可以消除大部分TensorFlow运行时，从而减少程序的二进制大小。例如，TensorFlow团队在一个用于移动设备的长短期记忆（LSTM）模型上进行了尝试，将二进制大小从2.6MiB减少到小于600KiB，部署占用空间减少了4倍。
- 简化全程序分析（Whole program analysis made easy） ：XLA的高级优化器能够查看线性代数级别的图，并创建一个可重用的全局优化工具包。即使为不同的平台（如CPU、GPU或其他设备）进行编译，TensorFlow也会在高级优化工具包级别将特定于给定平台的内容进行参数化，从而使得对整个图或程序的分析变得更加容易。

2.6 XLA的底层工作原理

XLA接受一种名为HLO IR（High-Level Optimizer，高级优化器）的输入语言。它将在HLO中定义的图编译成适用于不同架构的机器指令。TensorFlow首先使用HLO来提供与目标无关的代码，在这一步中，TensorFlow仅尝试在没有任何目标约束的情况下优化你的程序。然后，TensorFlow使用另一个HLO来生成与目标相关的优化和分析代码，最终将这些代码提供给XLA后端进行特定于目标的代码生成。

2.7 XLA的现状

目前，XLA仍处于实验阶段，并非所有的TensorFlow操作都能编译。随着TensorFlow社区的发展，预计这一功能将很快实现全功能支持。目前，XLA支持在x86 - 64和NVIDIA GPU上进行即时编译，同时也支持x86 - 64和ARM上的提前编译。如需了解更多关于XLA即时编译以及如何在会话中启用它的实验性材料，请参考 相关链接 。

2.8 流程总结

graph LR
    A[克隆TensorFlow仓库] --> B[配置TensorFlow并启用XLA]
    B --> C[在TensorFlow shell中运行示例代码]
    C --> D[传递参数输出XLA汇编代码]

3. TensorFlow与Keras的集成

3.1 Keras简介

Keras是一个API，它使深度学习模型的使用和构建更加容易和快速。它是一个深度学习工具包，主要关注以下几点：
- 易用性（Ease of use）
- 降低复杂性（Reducing complexity）
- 减轻认知负担（Reducing cognitive load）

Keras的关键设计理念是让深度学习变得更加普及，让更多人能够使用。Keras有多种不同的实现，最初发布时使用的是Theano实现，现在也有TensorFlow实现，未来还会有更多实现。

3.2 集成Keras的影响

TensorFlow将Keras API引入到项目中，带来了以下影响：
- Keras兼容性 ：在TensorFlow中引入了 tf.keras 模块，作为Keras规范的实现，它是为TensorFlow从头构建的。
- 引入新的数据结构 ：在核心TensorFlow中引入了新的数据结构，如层（layers）。
- 共享模型数据结构 ：模型（models）作为层图的容器，原本是Keras的数据结构，现在将在核心TensorFlow和 tf.keras 模块之间共享。
- 与高级功能兼容 ：完全兼容所有TensorFlow高级功能，如实验API。

3.3 对用户的优势

3.3.1 对于Keras用户

• 可以轻松混合和匹配纯TensorFlow和Keras的功能。
• 可以访问更多高级和强大的功能，如分布式训练、云机器学习（Cloud ML）、超参数调优以及使用TF - serving将TensorFlow模型部署到生产环境。

3.3.2 对于TensorFlow用户

• 可以在不离开现有TensorFlow工作流程的情况下，访问Keras API的全部功能，使开发更加轻松。
• 在使用Keras API时不会损失灵活性，你可以只采用所需的层，而无需熟悉或使用Keras的所有功能。
• 可以访问Keras的所有现有开源代码，只需更改导入语句，就可以将任何Keras代码片段集成到自己的代码库中。

3.4 视频问答系统示例

为了更清楚地展示TensorFlow与Keras集成的工作流程，我们以构建视频问答模型为例进行说明。

3.4.1 问题描述

我们有每秒采样4帧、大约10秒长的视频，每个视频大约有40帧。我们的目标是构建一个深度学习模型，该模型接受视频（表示为一系列帧）和关于视频内容的问题（表示为一系列单词）作为输入，并输出问题的答案。

3.4.2 模型架构

在高层级上，该模型有两个主要分支：
- 视频分支 ：将视频帧编码为单个向量。具体来说，视频作为一系列帧输入，每个帧是一个RGB图像。将每个帧传递给一个卷积神经网络（CNN），将其转换为单个向量。这里使用预训练网络作为CNN的基础。在所有视频帧通过一系列CNN后，视频将被编码为一系列向量。然后，将这些向量序列通过长短期记忆网络（LSTM），输出一个表示整个视频的单个向量。
- 问题分支 ：将问题（表示为一系列整数，每个整数代表一个单词）编码为单个向量。首先，通过嵌入过程将每个单词映射到一个单词向量，得到一个向量序列。最后，将这个向量序列通过另一个LSTM，将整个问题编码成一个单个向量。

将这两个向量连接起来，得到一个表示整个问题的单个向量。然后将这个向量传递给一个全连接网络，最终通过一个softmax函数在预定义的词汇表上进行分类，选择概率最高的单词作为问题的答案。

3.4.3 Keras实现

以下是该模型在Keras中的实现代码：

import tensorflow as tf
import tk.keras as tk

# 视频编码
video = tf.keras.layers.Input(shape=(None, 150, 150, 3))
cnn = tk.applications.InceptionV3(weights='imagenet',
                                  include_top=False,
                                  pool='avg')
cnn.trainable = False
encodedframes = tk.TimeDistributed(cnn)(video)
encoded_vid = tf.layers.LSTM(256)(encodedframes)

# 问题编码
question = tk.layers.Input(shape=(100), dtype='int32')
x = tf.keras.layers.Embedding(10000, 256, mask_zero=True)(question)
encoded_q = tf.keras.layers.LSTM(128)(x)

# 合并向量并进行分类
x = tk.layers.concat([encoded_vid, encoded_q])
x = tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu)(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(1000)(x)

# 定义模型和训练配置
model = tk.models.Model(inputs=[video, question], outputs=outputs)
model.compile(optimizer=tf.AdamOptimizer(),
              loss=tf.softmax_crossentropy_with_logits)

在上述代码中，视频输入被定义为一个5D张量，其中第一个维度是批次轴，第二个维度是时间轴，最后三个维度是表示帧的3D张量。使用预训练的InceptionV3网络对每个帧进行特征提取，然后将提取的特征向量序列通过LSTM层得到视频的编码向量。对于问题，首先将其表示为一个整数序列，然后通过嵌入层将每个整数映射到一个单词向量，最后通过另一个LSTM层得到问题的编码向量。将这两个编码向量连接起来，经过几个全连接层后，通过softmax函数在预定义的1000个单词的词汇表上进行分类。

需要注意的是，在定义分类层时，没有指定激活函数，因为softmax激活将包含在损失函数中。

由于这种Keras实现是为TensorFlow从头构建的，因此它与TensorFlow的估计器和实验等功能完全兼容。你可以在一行代码中实例化一个TensorFlow实验，从而访问分布式训练、云机器学习等功能。例如，你可以从Pandas数据框中读取视频数据、问题和答案数据，并在GPU集群上运行实验：

import pandas as pd

train_panda_dataframe = pd.read_hdf(...)
train_inputs = tf.inputs.pandas_input_fn(
    train_panda_dataframe,
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    target_column='answer')
eval_inputs = tf.inputs.pandas_input_fn(...)

3.5 流程总结

步骤	操作
1	定义视频和问题的输入层
2	使用预训练的InceptionV3网络进行视频特征提取
3	使用LSTM层对视频和问题进行编码
4	合并编码向量并通过全连接层进行分类
5	定义模型和训练配置
6	实例化TensorFlow实验并进行训练

通过以上示例可以看出，TensorFlow与Keras的集成使得构建复杂的深度学习系统变得更加容易和高效。无论是对于Keras用户还是TensorFlow用户，都能从这种集成中获得诸多好处。

4. 总结与展望

4.1 技术要点回顾

本文围绕基于TensorFlow的高级多媒体编程展开，主要涉及花卉图像分类、加速线性代数（XLA）以及TensorFlow与Keras的集成三个方面的内容，以下是对各部分技术要点的总结：
|技术领域|要点总结|
| ---- | ---- |
|花卉图像分类|加载预训练的Inception v3模型，移除旧的最终层，在花卉照片上重新训练模型。计算瓶颈值并缓存以节省训练时间，使用重新训练的模型对图像进行分类。|
|加速线性代数（XLA）|是TensorFlow开发的特定领域编译器，通过即时编译或提前编译优化计算。具有服务器端加速、改善内存使用、减少移动设备占用空间和简化全程序分析等优势。|
|TensorFlow与Keras集成|Keras是使深度学习模型使用和构建更简单快速的API。TensorFlow引入Keras API，带来兼容性、新数据结构共享等影响，对Keras和TensorFlow用户都有诸多优势，如可构建视频问答系统等复杂模型。|

4.2 应用场景拓展

上述技术在实际应用中具有广泛的场景：
- 图像识别领域 ：花卉图像分类技术可用于植物识别应用，帮助用户快速识别不同种类的花卉。同时，结合XLA的加速能力，可以提高识别的速度和效率，适用于大规模图像数据的处理。
- 智能视频分析 ：视频问答系统可以应用于智能监控、视频检索等领域。例如，在智能监控中，通过对监控视频进行分析，回答关于视频内容的问题，如“某时间段内是否有人员进入特定区域”等。
- 移动应用开发 ：XLA减少移动设备占用空间的特性，使得深度学习模型可以更轻松地部署到移动设备上，为移动应用带来更强大的智能功能，如移动图像识别、语音交互等。

4.3 未来发展趋势

随着技术的不断发展，基于TensorFlow的高级多媒体编程有望在以下方面取得进一步突破：
- 性能优化 ：XLA作为实验性技术，未来可能会不断完善，实现更多TensorFlow操作的编译，进一步提高计算速度和内存使用效率，为大规模深度学习任务提供更强大的支持。
- 集成创新 ：TensorFlow与Keras的集成可能会更加深入，结合更多的深度学习框架和工具，提供更丰富的功能和更便捷的开发体验。例如，与其他可视化工具集成，使模型的训练和调试更加直观。
- 跨平台应用 ：随着移动设备和边缘计算的发展，深度学习模型在跨平台上的部署需求日益增加。未来，基于TensorFlow的技术可能会更好地支持不同平台和设备，实现无缝的跨平台应用。

4.4 学习建议

对于想要深入学习基于TensorFlow的高级多媒体编程的读者，以下是一些建议：
- 实践项目 ：通过实际的项目来巩固所学知识。可以从简单的图像分类项目开始，逐步尝试构建更复杂的模型，如视频问答系统等。
- 阅读文档和教程 ：TensorFlow和Keras都有丰富的官方文档和教程，建议仔细阅读并实践其中的示例代码，深入理解其原理和使用方法。
- 参与社区交流 ：加入相关的技术社区，与其他开发者交流经验和心得，了解最新的技术动态和发展趋势。

4.5 总结

基于TensorFlow的高级多媒体编程为深度学习领域带来了强大的工具和方法。花卉图像分类、加速线性代数（XLA）以及TensorFlow与Keras的集成等技术，不仅提高了模型的训练和推理效率，还降低了开发的难度，使得更多的开发者能够参与到深度学习项目中来。随着技术的不断发展和创新，相信这些技术将在更多的领域得到广泛应用，为智能时代的发展做出更大的贡献。

graph LR
    A[花卉图像分类] --> B[应用于植物识别等]
    C[加速线性代数（XLA）] --> D[提高性能用于大规模任务]
    E[TensorFlow与Keras集成] --> F[构建复杂深度学习系统]
    B --> G[智能农业]
    D --> H[科研计算]
    F --> I[智能视频分析]

以上就是关于基于TensorFlow的高级多媒体编程的详细介绍，希望能为读者在深度学习领域的学习和实践提供有价值的参考。