TensorFlow 入门

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CS224d－Day 2:

在 Day 1 里，先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念，对它们有了一个大体的印象，用向量去表示研究对象，用神经网络去学习，用 TensorFlow 去训练模型，基本的模型和算法包括 word2vec，softmax，RNN，LSTM，GRU，CNN，大型数据的 seq2seq，还有未来比较火热的研究方向 DMN，还有模型的调优。

今天先不直接进入理论学习，而是先学习一下 TensorFlow，在原课程里，这部分在第7讲，但是我觉得最高效地学习算法的方式，就是一边学理论，一边写代码，实践中才能理解更深刻。

Day 2 先认识 TensorFlow，了解一下基本用法，下一次就写代码来训练模型算法，以问题为导向，以项目为驱动。

本文结构：

1. TensorFlow 是什么
2. 为什么需要 TensorFlow
3. TensorFlow 的优点
4. TensorFlow 的工作原理
5. 安装
6. TensorFlow 基本用法
- 要点
- 例子
- 概念
  - 图
  - 张量
  - 会话

1. TensorFlow 是什么

是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。

Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。

它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。

支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。

2. 为什么需要 TensorFlow 等库

深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。

除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。

在训练网络之前，需要定义一个代价函数，常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。

训练时，需要连续的将多批新输入投入网络，对所有的参数求导后，代入代价函数，从而更新整个网络模型。

这个过程中有两个主要的问题：1. 较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理，使得整个模型代价非常大。2. 手动求导耗时非常久。

所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算，可以帮我们节省很多时间来训练模型。

3. TensorFlow 的优点

第一，基于Python，写的很快并且具有可读性。

第二，在多GPU系统上的运行更为顺畅。

第三，代码编译效率较高。

第四，社区发展的非常迅速并且活跃。

第五，能够生成显示网络拓扑结构和性能的可视化图。

4. TensorFlow 的工作原理

TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。

数据流图是描述有向图中的数值计算过程。

有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。

节点可以被分配到多个计算设备上，可以异步和并行地执行操作。因为是有向图，所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后，当前节点才能执行操作。

5. 安装

极客学院有官方文档翻译版，讲的很清楚，有各种安装方式的讲解。

我选择基于 Anaconda 的安装，因为这个很方便。

Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境，用 conda 作为自己的包管理工具，同时具有自己的计算环境，类似 Virtualenv。

安装 Anaconda
我之前已经安装过 Anaconda 了，直接从下面进行：
建立一个 conda 计算环境

# 计算环境名字叫 tensorflow:
# Python 2.7
$ conda create -n tensorflow python=2.7

激活环境，使用 conda 安装 TensorFlow

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Mac OS X, CPU only: (tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl

安装成功后，每次使用 TensorFlow 的时候需要激活 conda 环境
conda 环境激活后，你可以测试是否成功，在终端进入 python，输入下面代码，没有提示错误，说明安装 TensorFlow 成功：

$ python
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) Hello, TensorFlow! >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> print(sess.run(a + b)) 42 >>>

当你不用 TensorFlow 的时候，关闭环境:

(tensorflow)$ source deactivate

$  # Your prompt should change back

再次使用的时候再激活:

$ source activate tensorflow
(tensorflow)$  # Run Python programs that use TensorFlow.
...

(tensorflow)$ source deactivate

在 Jupyter notebook 里用 TensorFlow
我在 (tensorflow)$ 直接输入 jupyter notebook 后，输入 import tensorflow as tf 是有错误的，可以参考这里。

6. TensorFlow 基本用法

接下来按照官方文档中的具体代码，来看一下基本用法。

你需要理解在TensorFlow中，是如何：

将计算流程表示成图；
通过Sessions来执行图计算；
将数据表示为tensors；
使用Variables来保持状态信息；
分别使用feeds和fetches来填充数据和抓取任意的操作结果；

先看个栗子：
例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它：

# (tensorflow)$ python   用 Python API 写 TensorFlow 示例代码

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 用 NumPy 随机生成 100 个数据
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # 构造一个线性模型 b = tf.Variable(tf.zeros([1])) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) y = tf.matmul(W, x_data) + b # 最小化方差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.initialize_all_variables() # 启动图 (graph) sess = tf.Session() sess.run(init) # 拟合平面 for step in xrange(0, 201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print step, sess.run(W), sess.run(b) # 输出结果为： 0 [[-0.14751725 0.75113136]] [ 0.2857058] 20 [[ 0.06342752 0.32736415]] [ 0.24482927] 40 [[ 0.10146417 0.23744738]] [ 0.27712563] 60 [[ 0.10354312 0.21220125]] [ 0.290878] 80 [[ 0.10193551 0.20427427]] [ 0.2964265] 100 [[ 0.10085492 0.201565 ]] [ 0.298612] 120 [[ 0.10035028 0.20058727]] [ 0.29946309] 140 [[ 0.10013894 0.20022322]] [ 0.29979277] 160 [[ 0.1000543 0.20008542]] [ 0.29992008] 180 [[ 0.10002106 0.20003279]] [ 0.29996923] 200 [[ 0.10000814 0.20001261]] [ 0.29998815]

注意这几条代码：

W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) y = tf.matmul(W, x_data) + b init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) sess.run(train) print step, sess.run(W), sess.run(b)

接下来看具体概念：

TensorFlow 用图来表示计算任务，图中的节点被称之为operation，缩写成op。
一个节点获得 0 个或者多个张量 tensor，执行计算，产生0个或多个张量。
图必须在会话(Session)里被启动，会话(Session)将图的op分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行op的方法，这些方法执行后，将产生的张量(tensor)返回。

1. 构建图
例2，计算矩阵相乘：

import tensorflow as tf

# 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 创建另外一个 常量 op, 返回值 'matrix2' 代表这个 2x1 矩阵. matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

默认图有三个节点, 两个 constant() op, 和一个 matmul() op. 为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图.

2. 张量 Tensor
从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间）
例如代码中的 [[3., 3.]]，Tensor 可以看作是一个 n 维的数组或列表。在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。

3. 在一个会话中启动图
创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图。
会话负责传递 op 所需的全部输入，op 通常是并发执行的。

# 启动默认图.
sess = tf.Session()

# 调用 sess 的 'run()' 方法, 传入 'product' 作为该方法的参数，
# 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op)，
# 向方法表明, 我们希望取回矩阵乘法 op 的输出. result = sess.run(product) # 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象. print result # ==> [[ 12.]] # 任务完成, 需要关闭会话以释放资源。 sess.close()

交互式使用
在 Python API 中，使用一个会话 Session 来启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作.

为了便于在 IPython 等交互环境使用 TensorFlow，需要用 InteractiveSession 代替 Session 类, 使用 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run()。

例3，计算 'x' 减去 'a'：

# 进入一个交互式 TensorFlow 会话.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0]) # 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' x.initializer.run() # 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果 sub = tf.sub(x, a) print sub.eval() # ==> [-2. -1.]

变量 Variable

上面用到的张量是常值张量(constant)。

变量 Variable，是维护图执行过程中的状态信息的. 需要它来保持和更新参数值，是需要动态调整的。

下面代码中有 tf.initialize_all_variables，是预先对变量初始化，
Tensorflow 的变量必须先初始化，然后才有值！而常值张量是不需要的。

下面的 assign() 操作和 add() 操作，在调用 run() 之前, 它并不会真正执行赋值和加和操作。

例4，使用变量实现一个简单的计数器：

# －创建一个变量, 初始化为标量 0.  初始化定义初值
state = tf.Variable(0, name="counter") # 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1 one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) # 启动图后, 变量必须先经过`初始化` (init) op 初始化, # 才真正通过Tensorflow的initialize_all_variables对这些变量赋初值 init_op = tf.initialize_all_variables() # 启动默认图, 运行 op with tf.Session() as sess: # 运行 'init' op sess.run(init_op) # 打印 'state' 的初始值 # 取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, # 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果. # 此处只取回了单个节点 state， # 也可以在运行一次 op 时一起取回多个 tensor: # result = sess.run([mul, intermed]) print sess.run(state) # 运行 op, 更新 'state', 并打印 'state' for _ in range(3): sess.run(update) print sess.run(state) # 输出: # 0 # 1 # 2 # 3

上面的代码定义了一个如下的计算图：

Ok，总结一下，来一个清晰的代码：
过程就是：建图->启动图->运行取值

计算矩阵相乘：

import tensorflow as tf

# 建图
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) # 启动图 sess = tf.Session() # 取值 result = sess.run(product) print result sess.close()

上面的几个代码介绍了基本用法，通过观察，有没有觉得 tf 和 numpy 有点像呢。

TensorFlow和普通的Numpy的对比
在cs224d的课件中有下面这个代码，来看一下二者之间的区别：

eval()

在 Python 中定义完 a 后，直接打印就可以看到 a。

In [37]: a = np.zeros((2,2))

In [39]: print(a) [[ 0. 0.] [ 0. 0.]]

但是在 Tensorflow 中需要显式地输出(evaluation，也就是说借助eval()函数)！

In [38]: ta = tf.zeros((2,2))

In [40]: print(ta) Tensor("zeros_1:0", shape=(2, 2), dtype=float32) In [41]: print(ta.eval()) [[ 0. 0.] [ 0. 0.]]

通过几个例子了解了基本的用法，feed 在上面的例子中还没有写到，下一次就能用到了，其他的可以查询这里。