机器学习初学者的TensorFlow笔记

最近在自学机器学习相关知识，感觉Google出的TensorFlow有一定的发展前途，于是进行了解了一下

TensorFlow官方介绍汉化版：http://bigdata.rzaixian.com/tensorflowzh/publish/get_started/introduction/

Tf就像是一个动作构成的树，就像太极拳一样，你必须从一个动作开始添加动作，并形成一套动作，这些动作的组合形成一个运算的步骤，这一点跟面对过程语言很像，不过它是实际上创建图并围绕图运作的

写作Tf就是一个计算模型，你根据数据（比如在平面上给出一些点的坐标）和推导建模（比如假设用n次幂的线分割），建模完成后选择优化方法（所有的优化方法都已经提供，只需要选择相应的优化函数），在建模的时候，为了TF可以对后续的计算进行优化，并行等目的，所有的op都要用tf提供的op（比如tf.sub而不是“-”）

通常工作步骤：

1.创建常量或者变量

tf.constant([[3., 3.]])

tf.Variable(0, name="counter")

2.创建op图（也就是模型）

第一个op称为源 op

new_value = tf.add(state, one)

或者

state = tf.Variable(0, name="counter")

后面的op可以使用前面的op作为参数update = tf.assign(state, new_value)

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

比如最终变成这样

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

3.选择模型优化的方法

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

4.启动图

默认图：

sess = tf.Session()

5.初始化

如果有变量，首先必须增加一个`初始化` op 到图中.

init_op = tf.initialize_all_variables()

6.启动图, 运行源 op

如果有变量：运行变量的初始化op

sess.run(init_op)

运行源 op

sess.run(state)

这将返回一个计算结果

7.继续运行 op, 更新源op进行训练

比如：（update见上面，是一个更新原函数的op）

sess.run(update)

print sess.run(state)

（运行的时候会输出结果）

8.通过获取节点fetch获取计算结果

可以同时获取多个所需节点

 result = sess.run([mul, intermed])

9.插入节点feed

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.

print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})

10.任务完成, 关闭会话.

sess.close()