python教程:Tensorflow基础(机器学习开源软件库)

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程序员必备接口测试调试工具:立即使用
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说明:本文实例使用Python版本为3.5.6,Tensorflow版本为2.0

介绍

Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器,对Python有着良好的语言支持,支持CPU,GPU和Google TPU等硬件,并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前,Tensorflow已被广泛应用于文本处理,语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。

基础框架

分为三层:应用层、接口层和核心层

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应用层

提供了机器学习相关的训练库、预测库和针对Python、C++和Java等变成语言的编程环境,类似于web系统的前端,主要实现了对计算图的构造。

接口层

对Tensorflow功能模块的封装,便于其它语言平台的调用。

核心层

最重要的部分,包括设备层、网络层、数据操作层和图计算层,执行应用层的计算。

1.设备层

包括Tensorflow在不同硬件设备上的实现,主要支持CPU、GPU和Mobile等设备,在不同硬件设备上实现计算命令的转换,给上层提供统一的接口,实现程序的跨平台功能。

2.网络层

网络层主要包括RPC和RDMA通信协议,实现不同设备之间的数据传输和更新,这些协议都会在分布式计算中用到。

3.数据操作层

以tensor为处理对象,实现tensor的各种操作和计算。

4.图计算层

包括分布式计算图和本地计算图的实现,实现图的创建、编译、优化和执行等。

设计理念

可以将Tensorflow理解为一张计算图中“张量的流动”,其中,Tensor(张量)代表了计算图中的边,Flow(流动)代表了计算图中节点所做的操作而形成的数据流动。

其设计理念是以数据流为核心,当构建相应的机器学习模型后,使用训练数据在模型中进行数据流动,同时将结果以反向传播的方式反馈给模型中的参数,以进行调参,使用调整后的参数对训练数据再次进行迭代计算。

编程特点

有两个编程特点:

图的定义和图的运行完全分开

在tensorflow中,需要预先定义各种变量,建立相关的数据流图,在数据流图中创建各种变量之间的计算关系,完成图的定义,需要把运算的输入数据放进去后,才会形成输出值。

图的计算在会话中执行

tensorflow的相关计算在图中进行定义,而图的具体运行坏境在会话(session)中,开启会话后,才能开始计算,关闭会话就不能再进行计算了。

举个例子:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
a = 3
b = 4
c = 5
y = tf.add(a*b, c)
print(y)
a = tf.constant(3, tf.int32)
b = tf.constant(4, tf.int32)
c = tf.constant(5, tf.int32)
y = tf.add(a*b, c)
print(y)
session = tf.compat.v1.Session()
print(session.run(y))
session.close()

可以看出,在图创建后,并在会话中执行数据计算,最终输出结果。

设计的好处就是:学习的过程中,消耗最多的是对数据的训练,这样设计的话,当进行计算时,图已经确定,计算就只剩下一个不断迭代的过程。

基本概念

Tensor

张量,是tensorflow中最主要的数据结构,张量用于在计算图中进行数据传递,创建了张量后,需要将其赋值给一个变量或占位符,之后才会将该张量添加到计算图中。

session

会话,是Tensorflow中计算图的具体执行者,与图进行实际的交互。一个会话中可以有多个图,会话的主要目的是将训练数据添加到图中进行计算,也可以修改图的结构。

调用模式推荐使用with语句:

with session:
    session.run()
Variable

变量,表示图中的各个计算参数,通过调整这些变量的状态来优化机器学习算法。创建变量应使用tf.Variable(),通过输入一个张量,返回一个变量,变量声明后需进行初始化才能使用。

举例说明:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tensor = tf.ones([1, 3])
test_var = tf.Variable(tensor)
# 初始化变量
init_op = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
session = tf.compat.v1.Session()
with session:
    print("tensor is ", session.run(tensor))
    # print("test_var is ", session.run(test_var))
    session.run(init_op)
    print("after init, test_var is", session.run(test_var))

Placeholder

占位符,用于表示输入输出数据的格式,声明了数据位置,允许传入指定类型和形状的数据,通过会话中的feed_dict参数获取数据,在计算图运行时使用获取的数据进行计算,计算完毕后获取的数据就会消失。

举例说明:

x = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32)
y = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32)
z = tf.add(x, y)
session = tf.compat.v1.Session()
with session:
    print(session.run([z], feed_dict={x: [1, 2], y: [2, 3]}))

Operation

操作,是图中的节点,输入输出都是Tensor,作用是完成各种操作,包括:

数学运算:add, sub, mul, div, exp ...

数组运算:concat, slice, split, rank ...

矩阵运算:matmul, matrixinverse ...

神经网络构建:softmax, sigmoid, relu ...

检查点:save, restore ...

队列和同步:enqueue, dequeue, mutexacquire, mutexrelease ...

张量控制:merge, switch, enter, leave ...

Queue

队列,图中有状态的节点。包含入列(endqueue)和出列(dequeue)两个操作,入列返回计算图中的一个操作节点,出列返回一个tensor值。

其中,队列有两种:

1. FIFOQueue

按入列顺序出列的队列,在需要读入的训练样本有序时使用。举个例子:

fifo_queue = tf.compat.v1.FIFOQueue(10, 'int32')
init = fifo_queue.enqueue_many(([1, 2, 3, 4, 5, 6], ))
with tf.compat.v1.Session() as session:
    session.run(init)
    queue_size = session.run(fifo_queue.size())
    for item in range(queue_size):
        print('fifo_queue', session.run(fifo_queue.dequeue()))

2. RandomShuffleQueue

以随机顺序出列的队列,读入的训练样本无序时使用。举个例子:

rs_queue = tf.compat.v1.RandomShuffleQueue(capacity=5, min_after_dequeue=0, dtypes='int32')
init = rs_queue.enqueue_many(([1, 2, 3, 4, 5], ))
with tf.compat.v1.Session() as session:
    session.run(init)
    queue_size = session.run(rs_queue.size())
    for i in range(queue_size):
        print('rs_queue', session.run(rs_queue.dequeue()))

本文来自 python教程 栏目,欢迎学习!

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