05基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow基础知识

从helloworld开始

mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹
cd mooc
mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹
cd 1.helloworld
touch helloworld.py

# -*- coding: UTF-8 -*-

# 引入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf

# 创建一个 Constant（常量）Operation（操作）
hw = tf.constant("Hello World! I love TensorFlow!")  # 我爱 TensorFlow

# 启动一个 TensorFlow 的 Session（会话）
sess = tf.Session()

# 运行 Graph（计算图）
print(sess.run(hw))

# 关闭 Session（会话）
sess.close()

TensorFlow的编程模式

命令式编程:

• 容易理解，命令语句基本没优化: C,java, C++, Python

符号式编程:

• 涉及较多的嵌入和优化，运行速度有同比提升

计算流图。c和d是可以共用内存的。有一定优化。

TensorFlow的计算流图，符号式编程的范式。有节点有边，边是计算结果在节点中流动。

TensorFlow的基础结构

Tensor 在 计算流图中流动(flow)

这张图简化一下，取其中一部分。

边就是Tensor(张量)在流动

节点就是一个operation操作，数学计算或后面的激励函数等的操作。

节点的输入与输出都是Tensor张量。

边和节点共同构成了Graph 也就是数据流图。

数据流图会被放进session会话中进行运行。会话可以在不同的设备上去运行，比如cpu和GPU。

图的基本构成

数据流图:

• Tensor (张量) 边里流动的数据

• Operation(操作)

Tensor 会作为operation的输入，operation输出的依然是Tensor

TensorFlow的基础模型

数据模型  - Tensor(张量)

张量是TensorFlow中最重要的结构。

计算模型 - Graph(图)

运行模型 - Session(会话)

图(Graph)与会话(Session)

计算流图，也是TensorFlow的基本架构，表明了图正在运行的状态。

黑色的线不断流动， 其中流动的就是Tensor，一个一个的节点就是它的操作

数据流图的结构

烧杯中进行的化学反应就是操作，其中流动的就是张量。

什么是会话(Session)？

火狐打开一个浏览器就是打开了一个会话。

使用x，y，z三行构建了一个图，构建了一个实验仪器。

TensorFlow使用了客户端和服务端的经典架构。

客户端是我们编写的程序，程序请求服务端(C++)的运行时。
创建一个会话，使用会话中的run方法。

Session的作用

静态的图。数据流图

如何让某一部分动起来？

需要点燃酒精灯。

要让这一部分运行起来。就得run

TensorFlow程序的流程

1. 定义算法的计算图(Graph)的结构 静态

2. 使用会话(Session) 执行计算

python常用库numpy

TensorFlow和numpy有一定联系

• 有很多类似的概念和api

介绍Tensor时，有很多api名称很相似

numpy官网，科学计算。n阶数组对象。

numpy速度是非常快的，比原生快很多。

因为numpy的许多函数是用c语言来实现的。还使用了一些优化，甚至比你自己用c实现快很多。

scipy 是一个开源软件。Matplotlib。pandas。jupyter notebook

numpy的操作对象是一个多维的数组。类似Tensor

ndarray ndim shape size dtype(同一类型元素)

import numpy as np
vector = np.array([1,2,3])
vector.shape
vector.size
vector.ndim
type(vector)# 创建二维数组(矩阵)matrix = np.array([[1, 2],[3, 4]])
matrix.shape
matrix.size
matrix.ndim
type(matrix)

对于矩阵进行转置

one = np.arange(12)# 0 - 11one.reshape((3,4))
two = one.reshape((3,4))

two.shape
two.size
two.ndim

什么是Tensor(张量)?

不断流动的东西就是张量。节点就是operation计算

TensorFlow里的数据都是Tensor，所以它可以说是一个张量的流图

张量的维度(秩): Rank / Order dimension

维度是0的话，是一个标量(Scalar)

vector & Matrix

numpy中的基础要素就是array，和Tensor 差不多的一种表述。

import numpy as np
zeros = np.zeros((3,4))
zeros

ones = np.ones((5,6))
ones# 对角矩阵: 必须是一个方阵.对角线是1，其他都是0的方阵ident = np.eye(4)

一个张量里面的元素类型都是一样的。

Tensor 的属性

因为一个tensor 只能包含一种数据类型。dtype

TensorFlow.datatype list

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/DType

TensorFlow数据类型有很多。

其他属性:

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Tensor

可以通过搜索Tensor 查看到它的其他属性。

A Tensor是一个输出的符号句柄 Operation。它不包含该操作输出的值，而是提供了在TensorFlow中计算这些值的方法tf.Session。

device，在哪个设备上被计算出来的。

Graph 这个Tensor 所属的一个图

name 是我们可以给张量起的名字

op 是产生这个Tensor 的一个操作

几种Tensor

• Constant

• Variable

• Placeholder

• SparseTensor

Constant (常量)

• 值不能改变的一种Tensor

但取这个Tensor值有可能还是会变

定义在tf.constant类

tf.constant(
    value,
    dtype=None,
    shape=None,
    name='Const',
    verify_shape=False)

数值：标量，向量，矩阵

verify_shape 验证形状

官网例子:

# Constant 1-D Tensor populated with value list.tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2 3 4 5 6 7]
# Constant 2-D tensor populated with scalar value -1.tensor = tf.constant(-1.0, shape=[2, 3]) => [[-1. -1. -1.]

我们的代码

const = tf.constant(3)
const 
# 输出const：0 shape=() dtype=int32

run之后才能得到具体的数。与普通的变量常量是不一样的。

Variable 变量

• 值可以改变的一种tensor

定义在tf.Variable. 注意这个v是大写的，和constant是不一样的。

属性: initial_value

__init__(
    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,
    constraint=None)

定义一个变量的张量。

var = tf.Variable(3)var# 不会输出真实值，只会输出数据类型等特征量

我们可以在创建变量的时候指定好它的数据类型

var1 = tf.Variable(4, dtype=tf.int64)
var1# 默认系统给的变量名会自动递增

PlaceHolder(占位符)

• 先占住一个固定的位置，等着你之后往里面添加值的一种Tensor

例子: 图书馆占座

tf.placeholder

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/placeholder

tf.placeholder(
    dtype,
    shape=None,
    name=None)

属性少。没有值。形状。赋值的机制用到了python中字典的机制

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(y))  # ERROR: will fail because x was not fed.

  rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
  print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))  # Will succeed.

feed_dict 真正运行时才通过feed_dict关键字以字典形式向里面传值。

SparseTensor(稀疏张量)

• 一种"稀疏"的Tensor，类似线性代数里面的稀疏矩阵的概念

tf.SparseTensor

在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。 定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。

定义稀疏矩阵，只需要定义非0的数，其他为0的数会自动的填充。

SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])

指定坐标，对应坐标的值，以及它的形状。

[[1, 0, 0, 0]
 [0, 0, 2, 0]
 [0, 0, 0, 0]]

Tensor 表示法

Tensor("MUL:0", shape=(),dtype=float32)

类型 : tf.Variable
名字: MUL
0表示索引

你是operation产生的第几个张量

shape 就是形状 dtype 数据类型

定义一个有名字的Variable

named_var = tf.Variable([5,6], name="named_var")
named_var

自动生成的会以数据类型为名字。

图和会话原理及案例

Graph(图)的形象比喻

每个节点可以想象成一个仪器，在对我们的实验品进行操作。

仪器中被操作，以及在各个仪器中流动的是tensor

TensorFlow程序的流程

1. 定义算法的计算图(Graph)结构

把实验的器材等组装好

1. 使用会话(Session)执行图的一部分(计算)

开始点燃酒精灯等操作

Graph tf.Graph

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph

如果你没有显式的去创建图，它其实已经帮你注册了一个默认的图。

默认Graph总是已注册，并可通过调用访问 tf.get_default_graph。

没有输出值是因为我们还没有用会话运行这一部分。

创建sess对象

我们可以看一下Session这个类

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Session

一个Session对象封装了Operation 执行对象的环境，并对Tensor对象进行评估。例如：

OPeration是图上的节点，输入张量，产生张量。

run(
    fetches,
    feed_dict=None,
    options=None,
    run_metadata=None)

run返回的结果就是一个张量。

>>> tf.get_default_graph()
<tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x000001EC0C5EE160>

>>> if c.graph is tf.get_default_graph():...     print("The Graph of c is the default graph")
...
The Graph of c is the default graph

可以看到c所属的图确实是默认图。

程序小例子

# -*- coding: UTF-8 -*-

# 引入 TensorFlow
import tensorflow as tf

# 创建两个常量 Tensor
const1 = tf.constant([[2, 2]])
const2 = tf.constant([[4],
                      [4]])

# 张量相乘（multiply 是 相乘 的意思）
multiply = tf.matmul(const1, const2)

# 尝试用 print 输出 multiply 的值
print("sess.run() 之前，尝试输出 multiply 的值: {}".format(multiply))

# 创建了 Session（会话）对象
sess = tf.Session()

# 用 Session 的 run 方法来实际运行 multiply 这个
# 矩阵乘法操作，并把操作执行的结果赋值给 result
result = sess.run(multiply)
# 用 print 打印矩阵乘法的结果
print("sess.run() 之后，输出 multiply 的值: {}".format(result))

if const1.graph is tf.get_default_graph():
    print("const1 所在的图（Graph）是当前上下文默认的图")

# 关闭已用完的 Session（会话）
sess.close()

# 第二种方法来创建和关闭 Session
# 用了 Python 的上下文管理器（with ... as ... :）
with tf.Session() as sess:
    result2 = sess.run(multiply)
    print("multiply 的结果是 {} ".format(result2))

用显示的close和with上下文管理器两种方式实现

可视化利器Tensorboard

展示构建的计算图和节点等信息在浏览器里。

人工智能的黑盒

输入手写4等相关4的图片。输出这是4

输入狗狗图片，输出可能是狗狗

输入历史的股票曲线，预测出未来这一年的市值

TensorBoard的作用

打开黑盒，照亮。方便调参等操作。

节点和操作。

上层节点可以打开，看到下层节点。

之后可能会加入debug功能，目前还只是一种展示。

用TensorFlow保存图的信息到日志中

# 第一个参数为指定的保存路径，第二个参数为要保存的图tf.summary.FileWriter("日志保存路径", sess.graph)

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/summary?hl=zh-cn

注意我们这里的summary是小写的summary。

张量摘要用于导出关于模型的信息。

官网的develop 中的get Started 里面有关于TensorBoard的信息。

开源的github源代码。

使用TensorBoard 读取并展示日志

tensorboard --logdir=日志所在路径

Tensorflow安装之后，会默认安装有TensorBoard

Summary(总结，概览)

上一节的代码中自行添加一行

    # 第一个参数为指定的保存路径，第二个参数为要保存的图
    tf.summary.FileWriter("./", sess.graph)

• 用于导出关于模型的精简信息的方法

• 可以使用TensorBoard等工具访问这些信息

打开浏览器会有一系列菜单。

6006端口打开。

菜单分别是标量，图片，音频，图。

可以点击节点，如果有加号打开节点里面内容。节点含义会列在右边。

distributions 训练的一些分布。histograms 直方图。

对于数字进行分类。

可以分类进行颜色加颜色。

namespace(命名空间)

我们刚才点击过的双击图形，节点里面又有子节点。

• 很像一些编程语言(如 c++) 的namespace， 包含嵌套的关系

卷积神经网络下的偏差，adam方法(一种优化方法)

符号的含义

一般的操作不会改变输入的Tensor，如果是一条黄线，表示操作节点可以改变输入的Tensor

使用TensorBoard展示图代码示例

# -*- coding: UTF-8 -*-# 引入tensorflowimport tensorflow as tf# 设置了gpu加速提示信息太多了，设置日志等级屏蔽一些import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'# 构造图(Graph)的结构# 用一个线性方程的例子 y = W * x + b# 梯度下降法求w和bW = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name="Weight") # 权重b = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name="Bias") # 偏差x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="Input") # 输入with tf.name_scope("Output"):      # 输出的命名空间
    y = W * x + b    # 输出#const = tf.constant(2.0) # 常量，不需要初始化# 定义保存日志的路径path = "./log"# 创建用于初始化所有变量 (Variable) 的操作init = tf.global_variables_initializer()# 创建Session（会话）with tf.Session() as sess:
    sess.run(init) # 初始化变量
    # 写入日志文件
    writer = tf.summary.FileWriter(path, sess.graph)    # 因为x是一个placeholder，需要进行值的填充
    result = sess.run(y, {x: 3.0})
    print("y = %s" % result) # 打印 y = W * x + b 的值，就是 7

使用tensorBoard

tensorboard --logdir=./log

6006类似于GOOGle的goog

不像之前的例子有很多菜单，只打开了一个graph菜单。

之后的图有可能很复杂，查看损失函数，优化计算流图。

酷炫模拟游乐场playground

生活中所见的游乐园。

展示了基本的神经网络结构

• JavaScript编写的网页应用

• 通过浏览器就可以训练简单的神经网络

• 训练过程可视化，高度定制化

https://playground.tensorflow.org/

不用担心运行复杂的神经网络而搞垮。

数据集 - 特征 - 隐藏层(深度: 很多层) - 输出

测试的损失。训练的损失。越接近0越好。

epoch是完整的运行过程。

黄色越黄越接近-1

点亮输入。选择激励函数。问题类型分类还是回归。

游乐场对神经网络有更形象的认识。

常用的python绘图库Matplotlib

mark

一个极其强大的python绘图库:

https://matplotlib.org/

官网有很多例子。

scipy下的一个组件。

• 很少的代码即可绘制2d 3d 静态动态等各种图形

• 一般常用的是它的子包: pyplot 提供类似matlab的绘图框架

Matplotlib的一般绘图流程

mark

sudo pip install matplotlib

代码:

# -*- coding: UTF-8 -*-# 引入 Matplotlib 的分模块 pyplotimport matplotlib.pyplot as plt# 引入 numpyimport numpy as np# 创建数据# Linespace创建一定范围内的图线。-2到2之间等分100个点x = np.linspace(-2, 2, 100)#y = 3 * x + 4y1 = 3 * x + 4y2 = x ** 3# 创建图像#plt.plot(x, y)plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)# 显示图像plt.show()

mark

蓝色的为y1.从-2到2的一条直线。

代码示例2:

# -*- coding: UTF-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建数据x = np.linspace(-4, 4, 50)
y1 = 3 * x + 2y2 = x ** 2# 第一张图# 指定图的大小plt.figure(num=1, figsize=(7, 6))# 第一张图两个线plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2, color="red", linewidth=3.0, linestyle="--")# 第二张图plt.figure(num=2)
plt.plot(x, y2, color="green")# 显示所有图像plt.show()

代码示例3:

子图的绘制

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import NullFormatter  # useful for `logit` scale# Fixing random state for reproducibility# 为了重现结果，设置随机种子np.random.seed(19680801)# make up some data in the interval ]0, 1[y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
y = y[(y > 0) & (y < 1)]
y.sort()
x = np.arange(len(y))# plot with various axes scalesplt.figure(1)# linear# 两行两列子图中第一个plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('linear')
plt.title('linear')
plt.grid(True)# logplt.subplot(222)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.title('log')
plt.grid(True)# symmetric logplt.subplot(223)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01)
plt.title('symlog')
plt.grid(True)# logitplt.subplot(224)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('logit')
plt.title('logit')
plt.grid(True)# Format the minor tick labels of the y-axis into empty strings with# `NullFormatter`, to avoid cumbering the axis with too many labels.plt.gca().yaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())# Adjust the subplot layout, because the logit one may take more space# than usual, due to y-tick labels like "1 - 10^{-3}"plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25,
                    wspace=0.35)

plt.show()

绘制一个像碗一样的图像。

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 5),
                        subplot_kw={'projection': '3d'})

alpha = 0.8r = np.linspace(-alpha,alpha,100)
X,Y= np.meshgrid(r,r)
l = 1./(1+np.exp(-(X**2+Y**2)))

ax1.plot_wireframe(X,Y,l)
ax1.plot_surface(X,Y,l, cmap=plt.get_cmap("rainbow"))
ax1.set_title("Bowl shape")

plt.show()

制作静态图像，制作动态图像。

示例5:

import numpy as npfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3import matplotlib.animation as animationdef cost_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2def gradient_cost_function(x):
    return np.array([2*x[0], 2*x[1]])

nb_steps = 20x0 = np.array([0.8, 0.8])
learning_rate = 0.1def gen_line():
    x = x0.copy()
    data = np.empty((3, nb_steps+1))
    data[:, 0] = np.concatenate((x, [cost_function(x)]))    for t in range(1, nb_steps+1):
        grad = gradient_cost_function(x)
        x -= learning_rate * grad
        data[:, t] = np.concatenate((x, [cost_function(x)]))    return datadef update_line(num, data, line):
    # NOTE: there is no .set_data() for 3 dim data...
    line.set_data(data[:2, :num])
    line.set_3d_properties(data[2, :num])    return line# Attaching 3D axis to the figurefig = plt.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)# Plot cost surfaceX = np.arange(-0.5, 1, 0.1)
Y = np.arange(-1, 1, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = cost_function((X, Y))

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)# Optimizedata = gen_line()# Creating line objects# NOTE: Can't pass empty arrays into 3d version of plot()line = ax.plot(data[0, 0:1], data[0, 0:1], data[0, 0:1], 'rx-', linewidth=2)[0]# Setting the axes propertiesax.view_init(30, -160)

ax.set_xlim3d([-1.0, 1.0])
ax.set_xlabel('X')

ax.set_ylim3d([-1.0, 1.0])
ax.set_ylabel('Y')

ax.set_zlim3d([0.0, 2.0])
ax.set_zlabel('Z')# Creating the Animation objectline_ani = animation.FuncAnimation(fig, update_line, nb_steps+1, fargs=(data, line), \
    interval=200, blit=False)# line_ani.save('gradient_descent.gif', dpi=80, writer='imagemagick')plt.show()

演示了梯度下降的示例

tensorflow-mnist-tutorial的代码示例

代码下载地址:

https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial

注意错误:

ImportError: No module named 'tensorflowvisu'

是因为这个tensorflowvisu.py的文件得位于同一级目录。

可以看到精度在不断上升。损失在不断降低。可以看到他训练了哪些数字。

weights，权重。Biases，偏差。 测试的手写数字

这个例子是用TensorFlow结合Matplotlib来绘制一个实时的动图。

综合小练习:梯度下降解决线性回归

线性回归一般用于预测，比如: 股票涨跌

梯度下降是机器学习中最核心的优化算法

复习一下Operation(操作)

• 基本的操作:

• 逐元素的数学操作

• 矩阵操作

• 状态型操作

• 神经网络操作

• 保存，还原操作

• 模型训练操作

tf.nn.relutf.add

这些都可以在官网直接搜索查看到。

一些等价的操作

查看在线文档，搜索，或目录查看。

help(要查看的对象)

梯度下降优化器

构建一个基于梯度下降的优化器。

# -*- coding: UTF-8 -*-'''
用梯度下降的优化方法来快速解决线性回归问题
'''import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf# 构建数据：100个随机点points_num = 100# 之后要往vectors中填充100个点的值vectors = []# 用 Numpy 的正态随机分布函数生成 100 个点# 这些点的(x, y)坐标值: 对应线性方程 y = 0.1 * x + 0.2# 权重 (Weight) 为 0.1，偏差 (Bias)为 0.2try:    # 运行100次
    for i in xrange(points_num):        # 横坐标值，随机正态分布函数。区间0-0.66
        x1 = np.random.normal(0.0, 0.66)        # 在真实值上加一些偏差
        y1 = 0.1 * x1 + 0.2 + np.random.normal(0.0, 0.04)        # 将点list加入vectors列表中
        vectors.append([x1, y1])except:    for i in range(points_num):
        x1 = np.random.normal(0.0, 0.66)
        y1 = 0.1 * x1 + 0.2 + np.random.normal(0.0, 0.04)
        vectors.append([x1, y1])

x_data = [v[0] for v in vectors] # 列表生成式取出真实的点的 x 坐标y_data = [v[1] for v in vectors] # 真实的点的 y 坐标# 图像 1 ：展示 100 个随机数据点plt.plot(x_data, y_data, 'ro', label="Original data") # 红色圆圈圈型的点plt.title("Linear Regression using Gradient Descent")# 展示labelplt.legend()
plt.show()

我们要找到一条线性回归的直线，之后给它x值就可以预测y值。也就是寻找一条直线它的w最接近0.1，b最接近于0.2最好。

构建线性回归模型

# 构建线性回归模型# 初始化参数，传入shape，最小值，最大值W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) # 初始化 Weight# 偏差。初始化为0b = tf.Variable(tf.zeros([1]))                     # 初始化 Bias# 这里的y是y帽子，也就是模型预测出来的值y = W * x_data + b                                 # 模型计算出来的 y# 定义 loss function (损失函数) 或 cost function (代价函数)# 计算残差平方和。用(y帽子-真实的y)的平方累加的和。N就是总的点数，100.# 对 Tensor 的所有维度计算 ((y - y_data) ^ 2) 之和 / N# reduce_mean就是最后面的/N操作。square平方: y - y_dataloss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))# 用梯度下降的优化器来优化我们的 loss functioin# 让它更快的找到最终最拟合的w和b: 梯度下降的优化器。学习率，梯度下降的快慢。optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) # 设置学习率为 0.5(步长)，一般都是小于1的数。# 太大的学习率可能错过局部最小值的那个点。# 让它(损失函数)尽可能的损失最小train = optimizer.minimize(loss)# 创建会话sess = tf.Session()# 初始化数据流图中的所有变量init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)try:    # 训练 20 步
    for step in range(20):        # 优化每一步
        sess.run(train)        # 打印出每一步的损失，权重和偏差.必须run才能得到实际的值。
        print(("Step=%d, Loss=%f, [Weight=%f Bias=%f]") % (step, sess.run(loss), sess.run(W), sess.run(b)))except:    # 训练 20 步
    for step in xrange(20):        # 优化每一步
        sess.run(train)        # 打印出每一步的损失，权重和偏差
        print("Step=%d, Loss=%f, [Weight=%f Bias=%f]") \
                % (step, sess.run(loss), sess.run(W), sess.run(b))   



# 图像 2 ：绘制所有的点并且绘制出最佳拟合的直线plt.plot(x_data, y_data, 'bo', label="Original data") # 蓝色圆圈的点plt.title("Linear Regression using Gradient Descent")# 横坐标是x_data.纵坐标为此时的wb确定的yplt.plot(x_data, sess.run(W) * x_data + sess.run(b), label="Fitted line") # 拟合的线plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()# 关闭会话sess.close()

进阶版模仿:

做出拟合过程的动态图像。

激活函数

主要作用: 加入非线性

tf.nn 点击nn

https://www.tensorflow.org/api_guides/python/nn#Activation_Functions

可以看到供我们使用的激活函数。

wiki中不同激活函数的图像，变种。

https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function

1 / float(1 + np.exp(-x))

# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf# 创建输入数据x = np.linspace(-7, 7, 180) # (-7, 7) 之间等间隔的 180 个点# 激活函数的原始手工实现def sigmoid(inputs):
    # y = 1 / (1 + exp(-x)) np.exp相当于e的多少次方
    y = [1 / float(1 + np.exp(-x)) for x in inputs]    return ydef relu(inputs):
    # f(x) = max(0,x) x大于0时，函数值y就是x。x<0时函数值y就是0.
    # x如果大于0，则真值为1;y=x;而x若不满足>0真值为0;y=0
    y = [x * (x > 0) for x in inputs]    return ydef tanh(inputs):
    # e的x次方-e的负x次方做分母。e的x次方+e的负x次方做分母
    y = [(np.exp(x) - np.exp(-x)) / float(np.exp(x) - np.exp(-x)) for x in inputs]    return ydef softplus(inputs):
    # y = log(1+e的x平方)
    y = [np.log(1 + np.exp(x)) for x in inputs]    return y# 经过 TensorFlow 的激活函数处理的各个 Y 值y_sigmoid = tf.nn.sigmoid(x)
y_relu = tf.nn.relu(x)
y_tanh = tf.nn.tanh(x)
y_softplus = tf.nn.softplus(x)# 创建会话sess = tf.Session()# 运行run,得到四个返回值y_sigmoid, y_relu, y_tanh, y_softplus = sess.run([y_sigmoid, y_relu, y_tanh, y_softplus])# 创建各个激活函数的图像plt.figure(1, figsize=(8, 6))

plt.subplot(221)
plt.plot(x, y_sigmoid, c='red', label='Sigmoid')# y轴取值的区间plt.ylim((-0.2, 1.2))# 显示label，放在最适合的位置plt.legend(loc='best')

plt.subplot(222)
plt.plot(x, y_relu, c='red', label='Relu')
plt.ylim((-1, 6))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(223)
plt.plot(x, y_tanh, c='red', label='Tanh')
plt.ylim((-1.3, 1.3))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(224)
plt.plot(x, y_softplus, c='red', label='Softplus')
plt.ylim((-1, 6))
plt.legend(loc='best')# 显示图像plt.show()# 关闭会话sess.close()

动手实现cnn卷积神经网络

用到的数据集: MNIST(手写数字的数据库)

TensorFlow中封装了这个数据集。

我们要构建的cnn的结构大致如上图所示

输入时28*28*1的一张图片。黑白图片所以高度为1，如果是彩色的，高度为3.红绿蓝。

第一层卷积，有32个过滤器。会变成一个28*28*32的矩阵

经过池化层的Pool(2*2)会变成14*14*32的网络结构

第二层卷积，有64个过滤器。会变成14*14*64的结构

在经过一个Pool 亚采样层，就会变成一个7*7*64

之后再进行扁平的序化。就变成1*1*1024

最后经过一个全连接网络去输出。输出1*1*10

下载数据并声明变量

# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npimport tensorflow as tf# 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 * 28）55000 张训练图像from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 这个名字是自定义的，会保存在当前目录下。如果已经下载的有了，下次就不会download了。mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data', one_hot=True)# one_hot 独热码的编码 (encoding) 形式# 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 的十位数字# 第一位上被激活，唯一的表示这一个数字。# 0 : 1000000000# 1 : 0100000000# 2 : 0010000000# 3 : 0001000000# 4 : 0000100000# 5 : 0000010000# 6 : 0000001000# 7 : 0000000100# 8 : 0000000010# 9 : 0000000001# onehot设置True会表示成onehot的编码。否则会表示本身。# None 表示张量 (Tensor) 的第一个维度可以是任何长度 除以255input_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28 * 28]) / 255. # 输入output_y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10]) # 输出：10个数字的标签input_x_images = tf.reshape(input_x, [-1, 28, 28, 1]) # 改变形状之后的输入

理清卷积神经网络的原理和思路

我们想去构建的是一个类似于上图的结构的卷积神经网络。

输入是一张28,28,1的灰度图，1表示它只有一个颜色。

图片经过层层的卷积与池化之后会有一个输出。会变成一个1,1,10的输出

我们想要通过图片数据+标签 通过cnn 预测出0-9十种结果。

我们的CNN识别mnist的输入端是这样的。

28,28像素的一个图片。784

而mnist中的图片张数是55000张图片。

输出是如上图，对应了55000维度，对于每一个预测的值它有一个onehot的编码

只有一位取1，其他位全部为0.

表示识别出来的数字分别为4,9,5,8

padding决定补零模式。same表示输入与输出的维数一致。

# 从 Test（测试）数据集里选取 3000 个手写数字的图片和对应标签test_x = mnist.test.images[:3000] # 图片test_y = mnist.test.labels[:3000] # 标签# 构建我们的卷积神经网络：# 第 1 层卷积(二维的卷积) tf.nn 和 tf.layers 中的cov2d有相似有不同。# 让图像经过卷积层，维度变为28*28*32。用一个5,5的过滤器(采集器)。# 从左上角到右下角一点一点采集。每个过滤器扫一遍，输出增加一层。# 扫了32遍，深度就会从1变为32# 第二个卷积层，扫了64遍，变成了64# tf.layers.conv2d二维的卷积函数(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/conv2d?hl=zh-cn)conv1 = tf.layers.conv2d(
    inputs=input_x_images, # 形状 [28, 28, 1]，这里还是一个placeholder，后面会填充值
    filters=32,            # 32 个过滤器，输出的深度（depth）是32
    kernel_size=[5, 5],    # 过滤器(卷积核心)在二维的大小是(5 * 5)
    strides=1,             # 卷积步幅,步长是1
    padding='same',        # same 表示输出的大小不变，因此需要在外围补零 2 圈
    activation=tf.nn.relu  # 激活函数是 Relu) # 形状 [28, 28, 32]

池化(亚采样)

# 第 1 层池化（亚采样）比原来的那些数据，输出没有输入那么多、# 只采一部分数据。pool1 = tf.layers.max_pooling2d(
    inputs=conv1,     # 形状 [28, 28, 32]
    pool_size=[2, 2], # 过滤器在二维的大小是（2 * 2）
    strides=2         # 步长是 2) # 经过亚采样之后，形状 [14, 14, 32]

pooling有几种方案。平均，max。平面区域中选最大的值。

输入必须是一个张量，要有四个维度

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/max_pooling2d?hl=zh-cn

步长为2，隔一步采一个样。

亚采样层的过滤器只有一个，所以没有改变深度。改变了二维大小

构建第二层卷积

经过卷积层，深度会不断加深。提取到的特征会不断增多。

# 第 2 层卷积conv2 = tf.layers.conv2d(
    inputs=pool1,          # 输入形状 [14, 14, 32]
    filters=64,            # 64 个过滤器，输出的深度（depth）是64
    kernel_size=[5, 5],    # 过滤器在二维的大小是(5 * 5)
    strides=1,             # 步长是1
    padding='same',        # same 表示输出的大小不变，因此需要在外围补零 2 圈
    activation=tf.nn.relu  # 激活函数是 Relu) # 输出形状 [14, 14, 64]

构建第二层池化

第二层池化的过滤器是绿色方块。

# 第 2 层池化（亚采样）pool2 = tf.layers.max_pooling2d(
    inputs=conv2,     # 形状 [14, 14, 64]
    pool_size=[2, 2], # 过滤器在二维的大小是（2 * 2）
    strides=2         # 步长是 2) # 输出形状 [7, 7, 64]

知道原理之后，构建神经网络就跟做三明治汉堡包似的，来层面包来片肉。

flat平坦化

将输出的7,7,64 压成1,1,1024

# 平坦化（flat）flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64]) # 形状 会变成[7 * 7 * 64, ]

输入时pool2。-1表示: 根据之后确定的参数推断-1这个位置的参数大小。
扁平化。将三维形状，扁平化。

全连接层

# 1024 个神经元的全连接层dense = tf.layers.dense(inputs=flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)

有多少个神经元组成的全连接层。全连接层也有一个激活函数的参数，如果没有加激活函数，会是一个线性的，加了激活函数会变成一个非线性的。这里我们拥有一个有1024神经元的全连接层

Dropout

丢弃50% rate(丢弃的率)是0.5

# Dropout : 丢弃 50%, rate=0.5dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense, rate=0.5)

再经过一个10个神经元的全连接层，也就是真实的输出了。

# 10 个神经元的全连接层，这里不用激活函数来做非线性化了logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10) # 输出。形状[1, 1, 10]

计算误差

# 计算误差 (计算 Cross entropy (交叉熵)，再用 Softmax 计算百分比概率)loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=output_y, logits=logits)

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/losses/softmax_cross_entropy

交叉熵的损失。

onehot_labels 就是我们真实的标签值，output_y，暂时是一个placeholder，之后会赋值(训练集里对应的真实标签)。

logits 传入我们的预估，logits(y帽子)

用Adam 优化器来最小化误差，学习率 0.001

# Adam 优化器来最小化误差，学习率 0.001使之最小化。使loss最小train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

精度，计算预测值 和 实际标签的匹配程度

# 精度。计算 预测值 和 实际标签 的匹配程度# 返回(accuracy, update_op), 会创建两个局部变量accuracy = tf.metrics.accuracy(
    labels=tf.argmax(output_y, axis=1),
    predictions=tf.argmax(logits, axis=1),)[1]

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/metrics/accuracy

Calculates how often predictions matches labels

计算预测值与真实值之间的差距，匹配度

argmax函数会返回张量轴上最大值的下标。

accuracy函数会返回两个值，我们取其中一个值。

accuracy：Tensor代表准确度，total除以的值count。
update_op：一种适当增加total和count变量并且其值匹配的操作accuracy。

训练神经网络

# 创建会话sess = tf.Session()

# 初始化变量：全局和局部init = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
sess.run(init)

初始化全局和局部变量。group是一个组的概念。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/group

创建一个将多个操作分组的操作。

训练我们的神经网络

# 训练神经网络for i in range(20000):    # 从训练集中进行选取。batch，一包。
    batch = mnist.train.next_batch(50)  # 从 Train（训练）数据集里取"下一个"50 个样本
    # run之后，loss的返回值给到train_loss train_op的值给到train_op_
    # 给实际的input_x和input_y赋值。batch有两列，0是图片，1是真实标签。
    train_loss, train_op_ = sess.run([loss, train_op], {input_x: batch[0], output_y: batch[1]})    if i % 100 == 0:        # 这里测试的精度是在测试集上的精度。
        test_accuracy = sess.run(accuracy, {input_x: test_x, output_y: test_y})        # 步数，训练的损失，测试的精度
        print(("Step=%d, Train loss=%.4f, [Test accuracy=%.2f]") \
            % (i, train_loss, test_accuracy))

测试，打印20个预测值和真实值的对

# 测试：打印 20 个预测值 和 真实值 的对# 输入测试集的20项，输出预测的y(onehot)test_output = sess.run(logits, {input_x: test_x[:20]})# 取到它预测的y是哪个真实数字inferenced_y = np.argmax(test_output, 1)
print(inferenced_y, 'Inferenced numbers') # 推测的数字# 取出测试集中的真实标签值print(np.argmax(test_y[:20], 1), 'Real numbers') # 真实的数字

训练结果

链接：https://www.imooc.com/article/45760