tensorflow基础入门

这是cs224n上的****，后续自己也会继续往这里面补充自己对tensorflow的理解。
包括基础的概念，代码的实例，变量共享，以及一些小技巧
tensorflow的三个重要概念:

• keyidea:express a numerical computation as a graph
• graph nodes:operations which have any number of input and output
• graph edges:tensor flow between nodes

总觉得英文比起汉字的翻译要有意蕴一点。。。

tensorflow数据类型
variable:

• stateful nodes which output their current value
• 默认会自动求梯度
• 可以保存起来，供其他人使用

placeholder：

• nodes whose value is fed in at execution time
• 需要提供的是(type,shape)

mathematical operation:

• tensorflow 内置的mathmatical operation

例子如下
variable：b,w
placeholder：x
mathematical operation:MatMul,ReLU,Add

代码实例说明

定义图中各个的节点：

session 绑定

session就是到某个软硬件执行环境的绑定。

其中sess.run(fetches,feeds)
fetches：graph node
feeds:dictionary mapping from graph node to concrete values
返回值: return 是fetches的执行结果，如果fetches是一个元素就返回一个值，如果是一个字典就返回同key的结果字典，如果是list就返回list
为什么只给一个节点就可以返回结果：因为图是连通的，给我一个节点总可以找到所有节点。

tf.initialize_all_variables()目前已经改为tf.global_variables_initialize()可以理解为这是内置的函数，依旧符合sess.run的语法要求

训练模型

定义损失函数：

prediction = tf.nn.softmax(...)  #Output of neural network
label = tf.placeholder(tf.float32, [100, 10])
cross_entropy = -tf.reduce_sum(label * tf.log(prediction), axis=1)

计算梯度

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

这里梯度会做两个事情：

1. 会自动计算所有variable的梯度
2. 会进行梯度更新

batch 更新：

实例共享

有时候我们想要生成一张图的多个实例，或者在多机多个GPU上训练同一个模型，就会带来同一个变量在不同位置出现。如何在不同位置共享同一个变量呢？
我其实困惑就在于，这缺乏一个实际的情景来说明，为什么需要实例共享，共享后有什么好处?
下方例子来自：https://www.cnblogs.com/max-hu/p/7113554.html

比如，我们创建了一个简单的图像滤波器模型。如果只使用tf.Variable，那么我们的模型可能如下

def my_image_filter(input_images):
    conv1_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
        name="conv1_weights")
    conv1_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")
    conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, conv1_weights,
        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    relu1 = tf.nn.relu(conv1 + conv1_biases)

    conv2_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
        name="conv2_weights")
    conv2_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv2_biases")
    conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights,
        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    return tf.nn.relu(conv2 + conv2_biases)

这个模型中有4个不同的变量：conv1_weights, conv1_biases, conv2_weights, and conv2_biases

当我们想再次使用这个模型的时候出现问题了：在两个不同的图片image1和image2上应用以上模型，当然，我们想这两张图片被相同参数的同一个滤波器处理。如果我们两次调用my_image_filter()的话，则会创建两个不同的变量集，每个变量集中各4个变量。

# First call creates one set of 4 variables.
result1 = my_image_filter(image1)
# Another set of 4 variables is created in the second call.
result2 = my_image_filter(image2)

共享变量的一种常见方法是在单独的代码段中创建它们，并将它们传递给使用它们的函数。 例如通过使用字典：

variables_dict = {
    "conv1_weights": tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
        name="conv1_weights")
    "conv1_biases": tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")
    ... etc. ...
}

def my_image_filter(input_images, variables_dict):
    conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, variables_dict["conv1_weights"],
        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    relu1 = tf.nn.relu(conv1 + variables_dict["conv1_biases"])

    conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, variables_dict["conv2_weights"],
        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    return tf.nn.relu(conv2 + variables_dict["conv2_biases"])


# Both calls to my_image_filter() now use the same variables
result1 = my_image_filter(image1, variables_dict)
result2 = my_image_filter(image2, variables_dict)

但是像上面这样在代码外面创建变量很方便， 破坏了封装

构建图形的代码必须记录要创建的变量的名称，类型和形状。
代码更改时，调用者可能必须创建更多或更少或不同的变量。
解决问题的一种方法是使用类创建一个模型，其中类负责管理所需的变量。 一个较简便的解决方案是，使用TensorFlow提供variable scope机制，通过这个机制，可以让我们在构建模型时轻松共享命名变量。

如何实现共享变量
tensorflow中的变量共享是通过 tf.variab_scope() 和 tf.get_variable() 来实现的
tf.variable_scope(<scope_name>): 管理传递给tf.get_variable（）的names的命名空间
tf.get_variable(, , ): 创建或返回一个给定名字的变量
为了看下tf.get_variable()如何解决以上问题，我们在一个单独的函数里重构创建一个卷积的代码，并命名为conv_relu：

def conv_relu(input, kernel_shape, bias_shape):
    # Create variable named "weights".
    weights = tf.get_variable("weights", kernel_shape,
        initializer=tf.random_normal_initializer())
    # Create variable named "biases".
    biases = tf.get_variable("biases", bias_shape,
        initializer=tf.constant_initializer(0.0))
    conv = tf.nn.conv2d(input, weights,
        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    return tf.nn.relu(conv + biases)

此这个函数使用“weights”和“biases”命名变量。 我们希望将它用于conv1和conv2，但变量需要具有不同的名称。 这就是tf.variable_scope（）发挥作用的地方：它为各变量分配命名空间。

def my_image_filter(input_images):
    with tf.variable_scope("conv1"):
        # Variables created here will be named "conv1/weights", "conv1/biases".
        relu1 = conv_relu(input_images, [5, 5, 32, 32], [32])
    with tf.variable_scope("conv2"):
        # Variables created here will be named "conv2/weights", "conv2/biases".
        return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32])

然后要注意如果需要共享变量，需要这样子写,否则共享会报冲突错误

with tf.variable_scope("foo",reuse=True):

注意点

• 所有的操作都要用tensorflow内置的函数
• 关于tensorflow更详细的教程，我发现课件要比视频详细很多
  http://vedio.leiphone.com/5b32eff053cd7.pdf

小技巧

后续补充