• TensorFlow 完整的TensorFlow入门教程

    转载自：https://blog.csdn.net/lengguoxing/article/details/78456279

    1：你想要学习TensorFlow，首先你得安装Tensorflow，在你学习的时候你最好懂以下的知识：
        a：怎么用python编程；
         b：了解一些关于数组的知识；
         c：最理想的情况是：关于机器学习，懂一点点；或者不懂也是可以慢慢开始学习的。

    2：TensorFlow提供很多API，最低级别是API:TensorFlow Core，提供给你完成程序控制,还有一些高级别的API，它们是构建在
    TensorFlow Core之上的，这些高级别的API更加容易学习和使用，于此同时，这些高级别的API使得重复的训练任务更加容易，
    也使得多个使用者操作对他保持一致性，一个高级别的API像tf.estimator帮助你管理数据集合，估量，训练和推理。

    3：TensorsTensorFlow的数据中央控制单元是tensor(张量)，一个tensor由一系列的原始值组成，这些值被形成一个任意维数的数组。
    一个tensor的列就是它的维度。

    4：
    import tensorflow as tf
    上面的是TensorFlow 程序典型的导入语句，作用是：赋予Python访问TensorFlow类(classes)，方法（methods），符号(symbols)

    5：The Computational Graph TensorFlow核心程序由2个独立部分组成：
        a:Building the computational graph构建计算图
        b:Running the computational graph运行计算图
    一个computational graph(计算图)是一系列的TensorFlow操作排列成一个节点图。
    1. node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
    2. node2 = tf.constant(4.0)# also tf.float32 implicitly
    3. print(node1, node2)
    最后打印结果是：
    Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0",shape=(), dtype=float32)
    要想打印最终结果，我们必须用到session:一个session封装了TensorFlow运行时的控制和状态
    1. sess = tf.Session()
    2. print(sess.run([node1, node2]))
    我们可以组合Tensor节点操作(操作仍然是一个节点)来构造更加复杂的计算，
    1. node3 = tf.add(node1, node2)
    2. print("node3:", node3)
    3. print("sess.run(node3):", sess.run(node3))
    打印结果是：
    1. node3:Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
    2. sess.run(node3):7.0

    6：TensorFlow提供一个统一的调用称之为TensorBoard，它能展示一个计算图的图片；如下面这个截图就展示了这个计算图
    7：一个计算图可以参数化的接收外部的输入，作为一个placeholders(占位符)，一个占位符是允许后面提供一个值的。
    1. a = tf.placeholder(tf.float32)
    2. b = tf.placeholder(tf.float32)
    3. adder_node = a + b  # + provides a shortcut for tf.add(a, b)
    这里有点像一个function (函数)或者lambda表达式，我们定义了2个输入参数a和b，然后提供一个在它们之上的操作。我们可以使用
    feed_dict(传递字典)参数传递具体的值到run方法的占位符来进行多个输入，从而来计算这个图。
    1. print(sess.run(adder_node, {a:3, b:4.5}))
    2. print(sess.run(adder_node, {a: [1,3], b: [2,4]}))
    结果是：
    1. 7.5
    2. [3.  7.]
    在TensorBoard，计算图类似于这样：

    8：我们可以增加另外的操作来让计算图更加复杂，比如
    1.     add_and_triple = adder_node *3.
    2. print(sess.run(add_and_triple, {a:3, b:4.5}))
    3. 输出结果是：
    4. 22.5
    在TensorBoard，计算图类似于这样：

    9：在机器学习中，我们通常想让一个模型可以接收任意多个输入，比如大于1个，好让这个模型可以被训练，在不改变输入的情况下,
    我们需要改变这个计算图去获得一个新的输出。变量允许我们增加可训练的参数到这个计算图中，它们被构造成有一个类型和初始值：
    1.     W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
    2. b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
    3. x = tf.placeholder(tf.float32)
    4. linear_model = W*x + b

    10：当你调用tf.constant时常量被初始化，它们的值是不可以改变的，而变量当你调用tf.Variable时没有被初始化，
    在TensorFlow程序中要想初始化这些变量，你必须明确调用一个特定的操作，如下：
    1.     init = tf.global_variables_initializer()
    2. sess.run(init)

    11：要实现初始化所有全局变量的TensorFlow子图的的处理是很重要的，直到我们调用sess.run，这些变量都是未被初始化的。
    既然x是一个占位符，我们就可以同时地对多个x的值进行求值linear_model，例如：
    1.     print(sess.run(linear_model, {x: [1,2,3,4]}))
    2. 求值linear_model 
    3. 输出为
    4. [0.  0.30000001  0.60000002  0.90000004]

    12：我们已经创建了一个模型，但是我们至今不知道它是多好，在这些训练数据上对这个模型进行评估，我们需要一个
    y占位符来提供一个期望的值，并且我们需要写一个loss function(损失函数)，一个损失函数度量当前的模型和提供
    的数据有多远，我们将会使用一个标准的损失模式来线性回归，它的增量平方和就是当前模型与提供的数据之间的损失
    ，linear_model - y创建一个向量，其中每个元素都是对应的示例错误增量。这个错误的方差我们称为tf.square。然后
    ，我们合计所有的错误方差用以创建一个标量，用tf.reduce_sum抽象出所有示例的错误。
    1.     y = tf.placeholder(tf.float32)
    2. squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
    3. loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
    4. print(sess.run(loss, {x: [1,2,3,4], y: [0, -1, -2, -3]}))
    5. 输出的结果为
    6. 23.66


    13：我们分配一个值给W和b(得到一个完美的值是-1和1)来手动改进这一点,一个变量被初始化一个值会调用tf.Variable，
    但是可以用tf.assign来改变这个值，例如：fixW = tf.assign(W, [-1.])
    1.     fixb = tf.assign(b, [1.])
    2. sess.run([fixW, fixb])
    3. print(sess.run(loss, {x: [1,2,3,4], y: [0, -1, -2, -3]}))
    4. 最终打印的结果是：
    5. 0.0

    14：tf.train APITessorFlow提供optimizers(优化器)，它能慢慢改变每一个变量以最小化损失函数，最简单的优化器是
    gradient descent(梯度下降)，它根据变量派生出损失的大小,来修改每个变量。通常手工计算变量符号是乏味且容易出错的，
    因此，TensorFlow使用函数tf.gradients给这个模型一个描述，从而能自动地提供衍生品，简而言之，优化器通常会为你做这个。例如：
    1.     optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
    2. train = optimizer.minimize(loss)
    3. sess.run(init)# reset values to incorrect defaults.
    4. for iin range(1000):
    5.    sess.run(train, {x: [1,2,3,4], y: [0, -1, -2, -3]})
    6.  
    7. print(sess.run([W, b]))
    8. 输出结果为
    9. [array([-0.9999969], dtype=float32), array([ 0.99999082], dtype=float32)]

    现在你已经完成了实际的机器学习，尽管这个简单的线性回归模型不要求太多TensorFlow core代码，更复杂的模型和
    方法将数据输入到模型中，需要跟多的代码，因此TensorFlow为常见模式，结构和功能提供更高级别的抽象，我们将会
    在下一个章节学习这些抽象。

    15：tf.estimatortf.setimator是一个更高级别的TensorFlow库，它简化了机械式的机器学习，包含以下几个方面：
    • running training loops 运行训练循环
    • running evaluation loops 运行求值循环
    • managing data sets 管理数据集合
    tf.setimator定义了很多相同的模型。

    16：A custom modeltf.setimator没有把你限制在预定好的模型中，假设我们想要创建一个自定义的模型，它不是由
    TensorFlow建成的。我还是能保持这些数据集合，输送，训练高级别的抽象；例如：tf.estimator;

    17：现在你有了关于TensorFlow的一个基本工作知识，我们还有更多教程，它能让你学习更多。如果你是一个机器学习初学者，
    你可以继续学习MNIST for beginners，否则你可以学习Deep MNIST for experts.

    完整的代码：
    1. import tensorflow as tf
    2. node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
    3. node2 = tf.constant(4.0)  # also tf.float32 implicitly
    4. print(node1, node2)
    5.  
    6. sess = tf.Session()
    7. print(sess.run([node1, node2]))
    8.  
    9. # from __future__ import print_function
    10. node3 = tf.add(node1, node2)
    11. print("node3:", node3)
    12. print("sess.run(node3):", sess.run(node3))
    13.  
    14.  
    15. # 占位符
    16. a = tf.placeholder(tf.float32)
    17. b = tf.placeholder(tf.float32)
    18. adder_node = a + b  # + provides a shortcut for tf.add(a, b)
    19.  
    20. print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))
    21. print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))
    22.  
    23. add_and_triple = adder_node * 3.
    24. print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 4.5}))
    25.  
    26.  
    27. # 多个变量求值
    28. W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
    29. b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
    30. x = tf.placeholder(tf.float32)
    31. linear_model = W*x + b
    32.  
    33. #  变量初始化
    34. init = tf.global_variables_initializer()
    35. sess.run(init)
    36.  
    37. print(sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}))
    38.  
    39. # loss function
    40. y = tf.placeholder(tf.float32)
    41. squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
    42. loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
    43. print("loss function", sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
    44.  
    45. ss = (0-0)*(0-0) + (0.3+1)*(0.3+1) + (0.6+2)*(0.6+2) + (0.9+3)*(0.9+3)  # 真实算法
    46. print("真实算法ss", ss)
    47.  
    48. print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, 0.3, 0.6, 0.9]}))  # 测试参数
    49.  
    50. # ft.assign 变量重新赋值
    51. fixW = tf.assign(W, [-1.])
    52. fixb = tf.assign(b, [1.])
    53. sess.run([fixW, fixb])
    54. print(sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}))
    55. print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
    56.  
    57.  
    58. # tf.train API
    59. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)  # 梯度下降优化器
    60. train = optimizer.minimize(loss)    # 最小化损失函数
    61. sess.run(init)  # reset values to incorrect defaults.
    62. for i in range(1000):
    63.   sess.run(train, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]})
    64.  
    65. print(sess.run([W, b]))
    66.  
    67.  
    68. print("------------------------------------1")
    69.  
    70. # Complete program:The completed trainable linear regression model is shown here:完整的训练线性回归模型代码
    71. # Model parameters
    72. W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
    73. b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
    74. # Model input and output
    75. x = tf.placeholder(tf.float32)
    76. linear_model = W*x + b
    77. y = tf.placeholder(tf.float32)
    78.  
    79. # loss
    80. loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y))  # sum of the squares
    81. # optimizer
    82. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
    83. train = optimizer.minimize(loss)
    84.  
    85. # training data
    86. x_train = [1, 2, 3, 4]
    87. y_train = [0, -1, -2, -3]
    88. # training loop
    89. init = tf.global_variables_initializer()
    90. sess = tf.Session()
    91. sess.run(init) # reset values to wrong
    92. for i in range(1000):
    93.   sess.run(train, {x: x_train, y: y_train})
    94.  
    95. # evaluate training accuracy
    96. curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train})
    97. print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))
    98.  
    99.  
    100. print("------------------------------------2")
    101.  
    102. # tf.estimator  使用tf.estimator实现上述训练
    103. # Notice how much simpler the linear regression program becomes with tf.estimator:
    104. # NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
    105. import numpy as np
    106. import tensorflow as tf
    107.  
    108. # Declare list of features. We only have one numeric feature. There are many
    109. # other types of columns that are more complicated and useful.
    110. feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])]
    111.  
    112. # An estimator is the front end to invoke training (fitting) and evaluation
    113. # (inference). There are many predefined types like linear regression,
    114. # linear classification, and many neural network classifiers and regressors.
    115. # The following code provides an estimator that does linear regression.
    116. estimator = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feature_columns)
    117.  
    118. # TensorFlow provides many helper methods to read and set up data sets.
    119. # Here we use two data sets: one for training and one for evaluation
    120. # We have to tell the function how many batches
    121. # of data (num_epochs) we want and how big each batch should be.
    122. x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
    123. y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
    124. x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
    125. y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7, 0.])
    126. input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    127.     {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
    128. train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    129.     {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
    130. eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    131.     {"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
    132.  
    133. # We can invoke 1000 training steps by invoking the  method and passing the
    134. # training data set.
    135. estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
    136.  
    137. # Here we evaluate how well our model did.
    138. train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
    139. eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
    140. print("train metrics: %r"% train_metrics)
    141. print("eval metrics: %r"% eval_metrics)
    142.  
    143.  
    144. print("------------------------------------3")
    145.  
    146. # A custom model：客户自定义实现训练
    147. # Declare list of features, we only have one real-valued feature
    148. def model_fn(features, labels, mode):
    149.   # Build a linear model and predict values
    150.   W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64)
    151.   b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64)
    152.   y = W*features['x'] + b
    153.   # Loss sub-graph
    154.   loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))
    155.   # Training sub-graph
    156.   global_step = tf.train.get_global_step()
    157.   optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
    158.   train = tf.group(optimizer.minimize(loss),
    159.                    tf.assign_add(global_step, 1))
    160.   # EstimatorSpec connects subgraphs we built to the
    161.   # appropriate functionality.
    162.   return tf.estimator.EstimatorSpec(
    163.       mode=mode,
    164.       predictions=y,
    165.       loss=loss,
    166.       train_op=train)
    167.  
    168. estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
    169. # define our data sets
    170. x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
    171. y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
    172. x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
    173. y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7., 0.])
    174. input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    175.     {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
    176. train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    177.     {"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
    178. eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    179.     {"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
    180.  
    181. # train
    182. estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
    183. # Here we evaluate how well our model did.
    184. train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
    185. eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
    186. print("train metrics: %r"% train_metrics)
    187. print("eval metrics: %r"% eval_metrics)
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/Romantic-Chopin/p/12451057.html
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