TensorFlow基本概念

tensorflow 提供两个层次的API，底层的TensorFlow Core提供完整的控制，适用于研究者。高层的使用起来则更简单，如tf.contrib.learn，但是contrib仍在更新中

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TensorFlow Core层的操作

TensorFlow中的数据单元都是用tensor表示，tensor的rank代表它的维度

1. 使用时首先需要import
   import tensorflow as tf
2. Computational Graph
   computational graph 是将一系列TensorFlow操作放入一张图中
   TensorFlow的程序可以看做创建 computational graph和运行 computational graph两部分
   图中的节点可以输入0个或者多个tensor，输出1个tensor。
   节点可以是操作，也可以是tensor，常量型节点没有输入，输出它所存储的值

node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)node2 = tf.constant(4.0)

运行computational graph时需要创建一个session

sess = tf.Session()a, b = sess.run([node1, node2])

之后可以创建一个操作型的节点

node3 = tf.add(node1, node2)sess.run(node3)

computational graph也可以接收外部的输入
定义placeholders

a = tf.placeholder(tf.float32)b = tf.placeholder(tf.float32)adder_node = a + bsess.run(adder_node, {a: [1,3], b: [3,5]})add_and_triple = adder_node * 3sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 5})

graph中利用Variables来调节参数

W = tf.Variable([.3], tf.float32)b = tf.Varialbe([-.3], tf.float32)x = tf.placeholder(tf.float32)linear_model = W * x + b

在使用时首先要对变量初始化

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

y = tf.placeholder(tf.float32)squared_deltas = tf.square(linear_model - y)loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)

更改变量的值，需要用tf.assign

fixW = tf.assign(W, [-1])fixb = tf.assign(b, [1])sess.run([fixW, fixb])

训练与优化 tf.train API

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train = optimizer.minimize(loss)for i in range(1000):  sess.run(train, {x: [1,2,3,4], u: [0, -1, -2, -3]})

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tf.contrib.learn的操作
tf.contrib.learn主要可以在以下四个方面简化机器学习的过程:

• running training loops.

• running evaluation loops

• managing data sets

• managing feeding

首先定义features

features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension = 1)]

dimension指特征的维度
定义estimator
TF中有许多定义好的模型，如linear regression，logistic regression， linear classification， logistic classification， neural network 等

estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)

estimator = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature,                       hidden_units=[10, 20, 10],                       n_classes=3,                       model_dir="./temp"

注意，模型的训练结果会被保存下来，下次运行程序时自动从上次的结果处开始
定义训练数据

x = np.array([1., 2., 3., 4.])y = np.array([0., -1., -2., -3.])input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, batch_size = 4, num_epochs = 1000)

训练与评估

estimator.fit(input_fn = input_fn, steps = 1000)estimator.evaluate(input_fn = input_fn)

自定义模型
之前所使用的tf.contrib.learn.LinearRegressor实际上是tf.contrib.learn.Estimator的一个子类，Estimatior中也有一个函数model_fn来告诉tf.contrib.learn如何评估预测，训练步长，代价。

import numpy as npimport tensorflow as tfdef model(features, labels, mode):  #build a linear model and predict values  W = tf.get_variable("W", [1], dtype = tf.float64)  b = tf.get_variable("b", [1], dtype = tf.float64)  y = W * features['x'] + b  #Loss sub-graph  loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))  #Training sub-graph  #get global step variable in the graph  global_step = tf.train.get_global_step()  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)  train = tf.group(optimizer.minimize(loss), tf.assign_add(global_step, 1))  return tf.contrib.learn.ModelFnOps(    mode=mode, predictions=y, loss=loss, train_op=train)estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn = model)#define our data setx = np.array([1., 2., 3., 4.])y = np.array([0., -1., -2., -3.])#change numpy format to input_fn formatinput_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, 4, num_epochs=1000)#trainestimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)#evaluateprint estimator.evaluate(input_fn=input_fn, steps=10)

class tf.contrib.learn.Estimator

Estimator(model_fn=None, model_dir=None, config=None, params=None, feature_engineering_fn=None)

1. model_fn ：模型函数
参数：
features: 一个Tensor或者Tensors构成的字典，根据传递给fit的数据
labels: 一个Tensor或者Tensors构成的字典。如果模型是ModeKeys.INFER,则传递labels=None。如果model_fn的签名不接受mode，则model_fn仍可以用labels=None
mode：可选项。指定模型是training，evaluation还是prediction
params： 可选项。接收传递给Estimator的params参数，可以用来调整超参数
config： 可选项。接收传递给Estimator的config参数，或者是默认的config。可以用来更改一些配置，如num_ps_replices
model_dir: 可选项，指定模型参数，图或者其他存储的位置。接收传递给Estimator的model_dir参数，或者是默认的model_dir。
返回值
返回ModelFnOps

2. model_dir:
指定模型参数，图或者其他存储的位置
3. config：
配置
4. params：
传递给model_fn的一些超参数字典，keys是参数的名字，值则是基本的python类型
5. feature_engineering_fn
input_fn的输出的features和labels，返回传递给model_fn的features和labels。

fit(*args, **kwargs)
evaluate(*args, **kwargs)
predict(*args, **kwargs)

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注意：tf.get_variable()与tf.Variable（）都可以定义变量

import tensorflow as tftf.Variable(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None)tf.get_variable(name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partitioner=None, validate_shape=True, custom_getter=None)

两者的区别在于使用tf.Variable时，如果检测到命名冲突，系统会自己处理。
因此，当我们需要共享变量时，需要使用tf.get_variable()
另外，variable()使用时必须要指定变量的值