tensorflow从变量-loss-optimizer

tensorflow 提供很多api，最低级的api tensorflow Core给你提供完整的编程控制，这时我们应该关注的。高层的api是建立在tensorflow core之上。A high-level API like tf.contrib.learn helps you manage data sets, estimators, training and inference. 

下面的代码将使用低级和高级的api完成。

tensor：

[1.,2.,3.]  # 三维的tensor shape[3][[1.,2.,3.,],[4.,5.,6.,]]  #2x3 tensor[[[1.,2.,3.,]],[[1.,2.,3.,]]]#2x1x3

导入申明：

import tensorflow as tf

计算图：

是通过计算节点组织而来。每个节点输入0个或者读个tensor，输出一个tensor

其中的一种节点是constant，如下所示：

node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitlyprint(node1, node2)#>>>Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)

在这里的print输出就和普通python不同，其说明了这是一个tensor。

如果想要print节点的值必须是用session调用graph. Sesstion 封装了控制和tensorflow的状态。

下面就是创建一个Session并且调用run方法来评估node1和node2.

sess=tf.Session()print(sess.run([node1,node2]))#>>>[3.0,4.0]

同样我们也可以对node进行操作：

node3 = tf.add(node1,node2) print(node3)  # >>>   7.0

placeholder:

a=tf.placeholder(tf.float32)b= tf.placeholder(tf.float32)add_res =a+bsess = tf.Session()print(sess.run(add_res,feed_dict={a:1.0,b:2.0}))        #>>>3.0print(sess.run(add_res,feed_dict={a:[1,2,3],b:[1,2,3]}))    #>>>[2.,3.,4.]

placeholder相当于预留了输入的位置，并且该预留的位置，不仅可以放置单一的值，而且可以放置tensor。这也就可以满足对数据的操作。

其中通过feed_dict参数指定多个输入，为这些占位符提供数值。

首先将数据读取为tensor，然后通过placeholder构建图，最后sess调用图，在调用的时候逐步将数据集读取到placeholder中，最后完成图的计算。

变量初始化：

constant变量在声明的时候就已经初始化，并且其值不能改变。但是variables变量需要特定的操作初始化：

init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)

example: 一个线性的模型

W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)x = tf.placeholder(tf.float32)y_actual = tf.placeholder(tf.float32)linear_model = W * x + bloss = tf.reduce_mean(linear_model-y_actual)#reduce_mean 详细参考  http://blog.csdn.net/qq_32166627/article/details/52734387init = tf.global_variables_initializer()#手动调整参数fixW = tf.assign(W,[-.1]) #通过-1，更新fixb = tf.assign(b,[-1])print(sess.run([fixW,fixb]))print(sess.run(loss,{x:[1.,2.,3.,4.],y_actual:[2.,3.,4.,5.]}))

很明显这次的参数调整并不理想，因为调整的参数是随机的，所以并没有保证loss的下降

引入train：

tensorflow 提供了optimizers调整参数，来减小loss。

最简单就是梯度下降，根据loss梯度的大小调整每个变量。使用tf.gradients()自动生成梯度。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train = optimizer.minimize(loss)sess.run(init)x_train = [1.,2.,3.,4.,5.]y_train = [2.,4.,6.,8.,10.]for i in range(1000):    #print(i)    sess.run(train,{x:x_train,y_actual:y_train})print(sess.run([W,b]))  #>>>[array([ 1.99999976], dtype=float32), array([  6.98187705e-07], dtype=float32)]#测试curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x:x_train, y_actual:y_train})print(curr_W,curr_b,curr_loss)      #>>>[ 1.99999976] [  6.98187705e-07] 6.82121e-13