<TensorFlow Machine Learning Cookbook>学习笔记(1.2)

如何做...
这里我们来介绍TensorFlow算法的工作流程,大多数"秘诀"都遵从以下步骤:
1.导入或者生成数据集:我们所有的机器学习算法都要依赖于数据集,本书中,我们要么自己生成数据集,要么使用外部的数据源.有时候,使用生成的数据集更好一点,因为我们只是想验证预期的结果.大多数时候,我们会访问特定的数据集,本章的第8节会详细说明如何访问.
2.转换并正则化数据:一般的输入数据在"形状"(shape)上并不适合TensorFlow,因此我们需要把它们转换成TensorFlow能够接收的形状.数据在维度或者类型上并不适配算法,就要在使用它们之前进行转换.很多算法期望的数据是正则化过的,那这也要我们做这样的处理.TensorFlow有内置函数来将数据进行正则化:
data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)
3.将数据集分为训练集,测试集和验证集:通常情况下,我们会用不同的数据集来测试训练好的算法;另外,不少算法需要进行参数(hyperparameters)微调,这也需要留出验证集来确定最佳的参数.
4.设置算法参数(超参数):算法一般会有一系列的参数需要在整个过程中保持不变,例如:迭代的次数,学习率,或者我们选择的其他固定的参数.把这些放在一起进行初始化是比较好的方式,这样读者或者用户很容易查看它们.例如:
learning_rate = 0.01
batch_size = 100
iterations = 1000
5.初始化变量和占位符(placeholder):TensorFlow需要知道什么可以修改,什么不可以,它在进行优化使得损失函数最小化的过程中会调整修改变量,或者权重和偏置(weight/bias).而要达成这些目的,我们需要通过给占位符喂入(feed)数据,也需要用特定的大小及类型(size and tyep)来初始化变量和占位符,以便TensorFlow知道干什么.TensorFlow需要知道能接收的数据类型:本书中使用的是float32类型.它还提供了float64和float16.需要注意的是,字节多可以提高精度但会让算法运行变慢,字节少会导致精度低.看下面代码:
a_var = tf.constant(42)
x_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
y_input = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
6.定义模型结构:在有了数据集,并且初始化了变量和占位符后,需要定义模型.这是通过构建计算图(computational graph)来完成的.TensorFlow会选择一定类型的操作和数据来得到模型的输出.对计算图的更深层的讲解会在第2章中相关部分进行.作为例子,下面给出一个线性模型:
y_pred = tf.add(tf.multiple(x_input, weight_matrix), b_matrix) #原书中是tf.mul.TensorFlow1.2版本此API更新为tf.multiply
7.声明损失函数(loss function):定义模型后,需要能够评估输出结果.这就是我们声明损失函数的地方.损失函数很重要,它可以告诉我们预测结果和实际值之间相差多远.不同类型的损失函数的更为详细的介绍会在第2章相关部分进行:
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_actual - y_pred))
8.初始化和训练模型:现在所有东西都各就各位了,我们需要创建一个图(graph)的实例,给占位符(placeholder)喂入(feed)数据,让TensorFlow更新变量的值来预测训练数据.下面给出一种初始化计算图的方式:
with tf.Session(graph=graph) as session:
session.run(...)
另外我们也可以用下述方式初始化图:
session = tf.Session(graph=graph)
session.run(...)
9.评估模型:一旦我们构建和训练了模型,就要通过查看模型在特定类型的新数据集上工作的好不好来评估它.可以在训练集和测试集上进行评估,而通过这些评估工作可以知道模型是过拟合还是欠拟合.后面的章节将会讲到这些.
10.微调参数集(hyperparameters):很多情况下,需要回过头来根据模型的表现来调整其参数.我们用不同的参数来重复前面的步骤,且在验证集上再次进行评估.
11.布署/预测新数据:了解模型在新的,没有使用过的数据上预测的如何,很重要.模型一旦训练过,我们就可以进行这项工作.
TensorFlow如何工作...
用TensorFlow,我们可以设置数据,变量,占位符,定义模型; 然后让程序训练,更改变量值以便提高预测性能.它是通过计算图来完成这些的,这些计算图是直接式而不是递归式的,这样就可以并行计算.我们创建损失函数来让TensorFlow最小化,它通过修改计算图中的变量来达到此目的.TensorFlow知道如何修改变量,因为它会追踪模型中的计算过程,并且自动地计算每个变量的梯度.正是因为如此,我们可以看到它很容易地更新变量且能处理不同的数据源.
也可以看...
*开始学习TensorFlow的一个好的地方其Python API的官方文档:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/
*以下网址有可用的教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/