比官方更简洁的Tensorflow入门教程

声明：

* 参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network
<http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/>，本文简化了文字部分
* 文中有很多到官方文档的链接，毕竟有些官方文档是中文的，而且写的很好。
Tensorflow入门

资源：付费tensorflow教程
<https://click.linksynergy.com/link?id=Jbc0N5ZkDzk&offerid=323058.1326292&type=2&murl=https://www.udemy.com/complete-guide-to-tensorflow-for-deep-learning-with-python/>

Tensorflow graphs

Tensorflow是基于graph的并行计算模型。关于graph的理解可以参考官方文档
<https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/graphs>。举个例子，计算a=(b+c)∗(c+2)a=(b
+c)∗(c+2)，我们可以将算式拆分成一下：
d = b + c e = c + 2 a = d * e
转换成graph后的形式为：




讲一个简单的算式搞成这样确实大材小用，但是我们可以通过这个例子发现：d=b+cd=b+c和e=c+2e=c+2是不相关的，也就是可以并行计算
。对于更复杂的CNN和RNN，graph的并行计算的能力将得到更好的展现。

实际中，基于Tensorflow构建的三层（单隐层）神经网络如下图所示：


Tensorflow data flow graph



上图中，圆形或方形的节点被称为node，在node中流动的数据流被称为张量(tensor)。更多关于tensor的描述见官方文档
<https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/tensors>。

0阶张量 == 标量
1阶张量 == 向量（一维数组）
2阶张量 == 二维数组
…
n阶张量 == n维数组

tensor与node之间的关系：
  如果输入tensor的维度是5000×645000×64，表示有5000个训练样本，每个样本有64个特征，则输入层必须有64个node来接受这些特征。

上图表示的三层网络包括：输入层(图中的input)、隐藏层(这里取名为ReLU layer表示它的激活函数是ReLU）、输出层(图中的Logit
Layer)。

可以看到，每一层中都有相关tensor流入Gradient节点计算梯度，然后这些梯度tensor进入SGD
Trainer节点进行网络优化（也就是update网络参数）。

Tensorflow正是通过graph表示神经网络，实现网络的并行计算，提高效率。下面我们将通过一个简单的例子来介绍TensorFlow的基础语法。

A Simple TensorFlow example

用Tensorflow计算a=(b+c)∗(c+2)a=(b+c)∗(c+2)， 1. 定义数据：
import tensorflow as tf # 首先，创建一个TensorFlow常量=>2 const = tf.constant(2.0, name=
'const') # 创建TensorFlow变量b和c b = tf.Variable(2.0, name='b') c = tf.Variable(1.0
, dtype=tf.float32, name='c')
如上，TensorFlow中，使用tf.constant()定义常量，使用tf.Variable()
定义变量。Tensorflow可以自动进行数据类型检测，比如：赋值2.0就默认为tf.float32
，但最好还是显式地定义。更多关于TensorFlow数据类型的介绍查看官方文档
<https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/DType>。
2. 定义运算(也称TensorFlow operation)：
# 创建operation d = tf.add(b, c, name='d') e = tf.add(c, const, name='e') a =
tf.multiply(d, e, name='a')
发现了没，在TensorFlow中，+−×÷+−×÷
都有其特殊的函数表示。实际上，TensorFlow定义了足够多的函数来表示所有的数学运算，当然也对部分数学运算进行了运算符重载，但保险起见，我还是建议你使用函数代替运算符。

！！TensorFlow中所有的变量必须经过初始化才能使用，初始化方式分两步：

* 定义初始化operation
* 运行初始化operation # 1. 定义init operation init_op =
tf.global_variables_initializer()
以上已经完成TensorFlow graph的搭建，下一步即计算并输出。

运行graph需要先调用tf.Session()
函数创建一个会话(session)。session就是我们与graph交互的handle。更多关于session的介绍见官方文档
<https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/graphs>。
# session with tf.Session() as sess: # 2. 运行init operation sess.run(init_op) #
计算 a_out = sess.run(a) print("Variable a is {}".format(a_out))
值得一提的是，TensorFlow有一个极好的可视化工具TensorBoard，详见官方文档
<https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/summaries_and_tensorboard>
。将上面例子的graph可视化之后的结果为：




The TensorFlow placeholder

对上面例子的改进：使变量b可以接收任意值。TensorFlow中接收值的方式为占位符(placeholder)，通过tf.placeholder()创建。
# 创建placeholder b = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='b')
第二个参数值为[None,
1]，其中None表示不确定，即不确定第一个维度的大小，第一维可以是任意大小。特别对应tensor数量(或者样本数量)，输入的tensor数目可以是32、64…

现在，如果得到计算结果，需要在运行过程中feed占位符b的值，具体为将a_out = sess.run(a)改为：
a_out = sess.run(a, feed_dict={b: np.arange(0, 10)[:, np.newaxis]})
输出：
Variable a is [[ 3.] [ 6.] [ 9.] [ 12.] [ 15.] [ 18.] [ 21.] [ 24.] [ 27.] [
30.]]
A Neural Network Example

神经网络的例子，数据集为MNIST数据集。
1. 加载数据：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =
input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
one_hot=True表示对label进行one-hot编码，比如标签4可以表示为[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
0]。这是神经网络输出层要求的格式。

Setting things up

2. 定义超参数和placeholder
# 超参数 learning_rate = 0.5 epochs = 10 batch_size = 100 # placeholder # 输入图片为28
x 28 像素 = 784 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 输出为0-9的one-hot编码 y
= tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
再次强调，[None, 784]中的None表示任意值，特别对应tensor数目。

3. 定义参数w和b
# hidden layer => w, b W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 300], stddev=
0.03), name='W1') b1 = tf.Variable(tf.random_normal([300]), name='b1') # output
layer => w, b W2 = tf.Variable(tf.random_normal([300, 10], stddev=0.03), name=
'W2') b2 = tf.Variable(tf.random_normal([10]), name='b2')
在这里，要了解全连接层的两个参数w和b都是需要随机初始化的，tf.random_normal()生成正态分布的随机数。

4. 构造隐层网络
# hidden layer hidden_out = tf.add(tf.matmul(x, W1), b1) hidden_out = tf.nn
.relu(hidden_out)
上面代码对应于公式：

z=wx+bz=wx+b



h=relu(z)h=relu(z)


5. 构造输出（预测值）
# 计算输出 y_ = tf.nn.softmax(tf.add(tf.matmul(hidden_out, W2), b2))
对于单标签多分类任务，输出层的激活函数都是tf.nn.softmax()。更多关于softmax的知识见维基百科
<https://en.wikipedia.org/wiki/Softmax_function>。

6. BP部分—定义loss
损失为交叉熵，公式为

J=−1m∑i=1m∑j=1nyijlog(y(i)j)+(1−y(i)jlog(1−y(i)j)J=−1m∑i=1m∑j=1nyjilog(yj(i))+(
1−yj(i)log(1−yj(i))


公式分为两步：

* 对n个标签计算交叉熵
* 对m个样本取平均 y_clipped = tf.clip_by_value(y_, 1e-10, 0.9999999) cross_entropy =
-tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y * tf.log(y_clipped) + (1 - y) * tf.log(1 -
y_clipped), axis=1))
7. BP部分—定义优化算法
# 创建优化器，确定优化目标 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer
(learning_rate=learning_rate).minimizer(cross_entropy)
TensorFlow中更多优化算法详见官方文档 <https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train>。

8. 定义初始化operation和准确率node
# init operator init_op = tf.global_variables_initializer() # 创建准确率节点
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf
.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
correct_predicion会返回一个m×1m×1的tensor，tensor的值为True/False表示是否正确预测。

Setting up the trianing

9. 开始训练
# 创建session with tf.Session() as sess: # 变量初始化 sess.run(init) total_batch =
int(len(mnist.train.labels) / batch_size)for epoch in range(epochs): avg_cost =
0 for i in range(total_batch): batch_x, batch_y =
mnist.train.next_batch(batch_size=batch_size) _, c = sess.run([optimizer,
cross_entropy], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y}) avg_cost += c / total_batch
print("Epoch:", (epoch + 1), "cost = ", "{:.3f}".format(avg_cost))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y:
mnist.test.labels}))
输出：
Epoch: 1 cost = 0.586 Epoch: 2 cost = 0.213 Epoch: 3 cost = 0.150 Epoch: 4
cost = 0.113 Epoch: 5 cost = 0.094 Epoch: 6 cost = 0.073 Epoch: 7 cost = 0.058
Epoch: 8 cost = 0.045 Epoch: 9 cost = 0.036 Epoch: 10 cost = 0.027 Training
complete! 0.9787
通过TensorBoard可视化训练过程：

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