Tensorflow——基础学习

计算图

节点tf.constant() ：每次运行都一样（常量）

import tensorflow as tf
two_node = tf.constant(2)
another_pointer_at_two_node = two_node
two_node = None
print two_node
print another_pointer_at_two_node

计算图：

import tensorflow as tf
two_node = tf.constant(2)
three_node = tf.constant(3)
sum_node = two_node + three_node ## equivalent to tf.add(two_node, three_node)

计算图

会话

tf.Session()、占位符tf.placeholder()（每次运行都不一样） 和 feed_dict

会话的作用是处理内存分配和优化，使我们能够实际执行由计算图指定的计算。你可以将计算图想象为我们想要执行的计算的「模版」：它列出了所有步骤。为了使用计算图，我们需要启动一个会话，它使我们能够实际地完成任务；例如，遍历模版的所有节点来分配一堆用于存储计算输出的存储器。为了使用 TensorFlow 进行各种计算，你既需要计算图也需要会话。

创建会话对象后，可以使用 sess.run(node) 返回节点的值

占位符是一种用于接受外部输入的节点：使用 sess.run() 的 feed_dixt 属性给占位符placeholder赋值2。传递给 feed_dict 的 dict 格式，其关键应该是与图中的占位符节点相对应的变量（如前所述，它实际上意味着指向图中占位符节点的指针）。相应的值是要分配给每个占位符的数据元素——通常是标量或 Numpy 数组。

import tensorflow as tf 
input_placeholder = tf.placeholder(tf.int32) 
sess = tf.Session() 
print sess.run(input_placeholder, feed_dict={input_placeholder: 2})

计算路径

变量 tf.get_variable() & 副作用

变量由来：每次运行都一样的 tf.constant 和每次运行都不一样的 tf.placeholder。我们常常要考虑第三种情况：一个通常在运行时保持值不变的节点也可以被更新为新值。必须相对于全局图是唯一的，所以要明了你使用过的所有命名，确保没有重复。例如，一个 3x8 矩阵形状是 [3, 8]。要创建一个标量，就需要使用形状为 [] 的空列表。

有两种将值放入变量的方法：初始化器 和 tf.assign()。

import tensorflow as tf
count_variable = tf.get_variable("count", [])
zero_node = tf.constant(0.)
assign_node = tf.assign(count_variable, zero_node)
sess = tf.Session()
sess.run(assign_node)
print sess.run(count_variable)

tf.assign(target, value) 是具备一些独特属性：

• 恒等运算。tf.assign(target, value) 不做任何有趣的运算，通常与 value 相等。

• 副作用。当计算「流经」assign_node 时，副作用发生在图中的其他节点上。此时，副作用是用存储在 zero_node 中的值替换 count_variable 的值。

• 非依赖边。即使 count_variable 节点和 assign_node 在图中是相连的，但它们彼此独立。这意味着计算任一节点时，计算不会通过边回流。然而，assign_node 依赖于 zero_node，它需要知道分配了什么。

 

 当我们调用 sess.run(assign_node) 时，计算路径会通过 assign_node 和 zero_node。

当计算流经图中的任何节点时，它还会执行由该节点控制的任何副作用，如图中绿色所示。由于 tf.assign 的特殊副作用，与 count_variable（v之前为「null」）关联的内存现在被永久设置为 0。这意味着当我们下一次调用 sess.run(count_variable) 时，不会引发任何异常。相反，我们会得到 0 值。

初始化器 initializer

'''
# 错误：
import tensorflow as tf
const_init_node = tf.constant_initializer(0.)
count_variable = tf.get_variable("count", [], initializer=const_init_node)
sess = tf.Session()
print sess.run([count_variable])
'''

# 正确：
import tensorflow as tf
const_init_node = tf.constant_initializer(0.)
count_variable = tf.get_variable("count", [], initializer=const_init_node)
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
print sess.run(count_variable)

已将 get_variable 的 initializer 属性设置为指向 const_init_node，但它只是在图中的节点之间添加了一个新的连接。我们需要通过会话使 const_init_node 去更新变量。

图中，添加另一个特殊的节点：init = tf.global_variables_initializer()。与 tf.assign() 类似，这是一个带有副作用的节点。与 tf.assign() 相反，实际上我们不需要指定它的输入是什么！tf.global_variables_initializer() 将在其创建时查看全局图并自动将依赖关系添加到图中的每个 tf.initializer。当我们在之后使用 sess.run(init) 对它求值时，它会告诉每个初始化程序执行变量初始化，并允许我们运行 sess.run(count_variable) 而不出错。

变量共享

优化器

在深度学习中，典型的「内循环」训练如下：

1. 获取输入和 y

2. 根据输入和参数，计算推测y_

3. 根据推测y_与 y 之间的差异计算「损失」loss

4. 根据损失的梯度更新参数

用 tf.Print 调试

import tensorflow as tf
two_node = tf.constant(2)
three_node = tf.constant(3)
sum_node = two_node + three_node
print_sum_node = tf.Print(sum_node, [two_node, three_node])
sess = tf.Session()
print sess.run(print_sum_node)

 

'''
类似当前代码，但是比该代码还要精简
'''
import tensorflow as tf
two_node = tf.constant(2)
three_node = tf.constant(3)
sum_node = two_node + three_node
sess = tf.Session()
answer, inspection = sess.run([sum_node, [two_node, three_node]])
print inspection
print answer

'''
最差，看不到中间值，不好进行调试
'''
import tensorflow as tf
two_node = tf.constant(2)
three_node = tf.constant(3)
sum_node = two_node + three_node
sess = tf.Session()
print sess.run(sum_node)

代码实现

import tensorflow as tf
'''建立计算图'''
## 第一步：
# 参数——变量——更新
m = tf.get_variable("m", [], initializer=tf.constant_initializer(0.))
b = tf.get_variable("b", [], initializer=tf.constant_initializer(0.))
init = tf.global_variables_initializer()

## 第二步：
## 参数——占位符——建立计算
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32)
output_placeholder = tf.placeholder(tf.float32)
x = input_placeholder
y = output_placeholder
y_guess = m * x + b
loss = tf.square(y - y_guess)

## 第三步：
## 建立优化器——计算路径
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-3)
train_op = optimizer.minimize(loss)
'''
train_op 回溯输入和损失的计算路径，寻找变量节点。对于它找到的每个变量节点，计算该变量对于损失的梯度。然后计算该变量的新值：当前值减去梯度乘以学习率的积。最后，它执行赋值操作更新变量的值。
当我们调用 sess.run(train_op) 时，它对我们的所有变量做了一个梯度下降的步骤。
'''

''' 开始会话'''
sess = tf.Session()
sess.run(init)

### perform the training loop
import random
## set up problem
true_m = random.random()
true_b = random.random()
for update_i in range(10000):
 ## (1) get the input and output
 input_data = random.random()
 output_data = true_m * input_data + true_b

 ## (2), (3), and (4) all take place within a single call to sess.run()!
 _loss, _ = sess.run([loss, train_op], feed_dict={input_placeholder: input_data, output_placeholder: output_data})
 print (update_i, _loss)
### finally, print out the values we learned for our two variables
print ("True parameters: m=%.4f, b=%.4f" % (true_m, true_b))
print ("Learned parameters: m=%.4f, b=%.4f" % tuple(sess.run([m, b])))

我的总结

固定值：tf.constant ()——直接赋值

占位符：tf.placeholder()——使用 sess.run() 的 feed_dixt 属性进行赋值——代表数据X与Y

更新值（变量）：tf.get_variable()——使用初始化器initializer+sess.run(init) 和 tf.assign()进行赋值——代表参数w与b

会话：tf.Session()——建立会话

返回： sess.run(node)——计算

调试：tf.print()——

参考