TensorFlow 基本概念

简介: 一、概述使用图(graph)来表示计算任务在会话(Session)的上下文(context)中执行图(graph)使用tensor表示数据通过 变量(Variable)维护状态使用 feed 和fetch可为任意的操作(arbitrary opertaion)赋值或者从其中获取数据;      TensorFlow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N个Tensor,执行计算,产生N个Tensor。

一、概述

  • 使用图(graph)来表示计算任务
  • 在会话(Session)的上下文(context)中执行图(graph)
  • 使用tensor表示数据
  • 通过 变量(Variable)维护状态
  • 使用 feed 和fetch可为任意的操作(arbitrary opertaion)赋值或者从其中获取数据;    

  TensorFlow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N个Tensor,执行计算,产生N个Tensor。每个Tensor是一个类型化的多维数组。

 例如,可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,这个四个维度分别是 [ batch, height, width, channels ]。

  一个TensorFlow 图 描述了计算的过程,为了进行计算,图必须在 会话 里被启动,会话 将图的 op 分发到诸如 cpu 或者 GPU 之类的设备上, 同时提供执行 op 的方法。 这些方法执行后,将产生的 tensor 返回, 在python 语言中,返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象;在c/c++ 中,返回的tensor 是tensorflow::Tensor 实例。

二、计算图

  TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段:

    构建阶段: op的执行步骤 被描述成一个图

    执行阶段: 使用会话执行图中的 op

  例如, 通常在构建 阶段创建一个图来 表示和训练 神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op;

  TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言,目前, TensorFlow 的python库更加易用, 她提供了大量的辅助函数来简化 构建图的工作,这些函数还未被c/c++库支持;

三、构件图

  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的输出被传递给其他  op 做运算;

  python 库中, op构造器的 返回值代表被构建出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其他 op 构造器作为输入。

  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 对很多 程序来说以及足够用了:

 1 import tensorflow as tf
 2 
 3 #构建阶段开始
 4 #创建一个产量op, 产生一个 1*2 矩阵。这个 op 被作为一个节点
 5 #添加到默认图中
 6 
 7 #构造器的返回值代表该常量 op 的返回值
 8 matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
 9 
10 #创建另外一个常量 op,产生一个 2 * 1 矩阵
11 matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])
12 
13 #创建一个矩阵乘法 matmul op, 把 matrix1 和 matrix2 作为输入
14 #返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果
15 
16 product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
17 
18 #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,
19 
20 
21 #=================构造阶段完成===============
22 
23 #=================执行阶段开始===============
24 
25 #启动默认图
26 sess = tf.Session()
27 
28 #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.
29 #'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回 矩阵乘法 op 的输出.
30 
31 #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. op 通常是并发执行的.
32 
33 # 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.
34 
35 # 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
36 
37 result = sess.run(product)
38 print result
39 
40 #任务完成, 关闭会话
41 sess.close()
42 
43 '''
44 with tf.Session() as sess:
45     result = sess.run(product)
46     print result
47 '''
48 
49 #=================执行阶段完成===============

四、Tensor

  TensorFlow程序使用 tensor 数据结构来表示所有的数据, 计算图中,操作间传递的数据都是 tensor。 

 可以把TensorFlow tensor 看作一个 n 维的数组或列表, 一个tensor包含一个静态类型 rank, 和一个 shape。 详细了解Rank、 Shape 和Type

   1、变量

    变量维护图执行过程中的状态信息, 下面示例演示了如何使用变量实现一个简单的计算器;

 1 #encoding=utf-8
 2 
 3 import tensorflow as tf
 4 
 5 #创建一个变量,初始化为标量0
 6 state = tf.Variable(0, name="counter")
 7 
 8 #创建一个op,其作用是使 state 增加 1
 9 one = tf.constant(1)
10 
11 new_value = tf.add(state, one)
12 
13 update = tf.assign(state, new_value)
14 
15 #启动图后,变量必须先经过 "初始化" (init) op初始化
16 #首先必须增加一个 "初始化" op 到图中
17 init_op = tf.initialize_all_variables()
18 
19 #启动图, 运行op
20 with tf.Session() as sess:
21     #运行 init op
22     sess.run(init_op)
23     #打印 'state' 的初始值
24     print sess.run(state)
25     print "======="
26     #运行op,更新 state,并打印 state
27     for _ in range(3):
28         sess.run(update)
29         print sess.run(state)
30 
31 #代码中 assign() 操作是图所描绘的表达式的一部分, 
32 #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.
33 
34 #通常 需要将一个统计模型中的参数表示为一组变量。
35 # 例如,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,
36 #通过重复运行训练图, 更新这个tensor

  2、 Fetch(提取)

    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 会帮助取回结果。 在之前的例子中, 我们只取回了 单个节点 state, 但是也可以取回多个 tensor:

 1 #encoding=utf-8
 2 
 3 import tensorflow as tf
 4 
 5 input1 = tf.constant(3.0)
 6 input2 = tf.constant(2.0)
 7 input3 = tf.constant(5.0)
 8 
 9 intermed = tf.add(input2, input3)
10 
11 mul = tf.mul(input1, intermed)
12 
13 with tf.Session() as sess:
14     result = sess.run([mul, intermed])
15     print result

  3、Feed

    在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储. 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.

 1 #encoding=utf-8
 2 
 3 import tensorflow as tf
 4 
 5 input1 = tf.placeholder(tf.float32)
 6 input2 = tf.placeholder(tf.float32)
 7 output = tf.mul(input1, input2)
 8 
 9 with tf.Session() as sess:
10     print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})

 

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