参考极客时间彭靖田老师：TensorFlow快速入门与实战

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0 数据流图

TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务。图中每个节点称作operation。
通过一个可执行队列，借助拓扑排序的方式，把所有入度为0的节点放入执行队列中，每执行一个节点，就会更新它的入度和所连接的节点，然后执行下一层次入度为0的执行队列，可以进行并行运算。

0.1 有向边：数据流向

张量（Tensor）：使用高维数组表示数据。
稀疏张量（SparseTensor）：有意义的数值存下来索引和值。然后存下来矩阵形状，不用把所有的值都存下来。

0.2 节点：

计算节点（Operation）：计算操作，逻辑操作等
存储节点（Variable）：变量，训练对象等，存储迭代更新的数据
数据节点（Placeholder）：描述额外输入的数据

1 基本结构

1.1 张量（Tensor）

就是标量，向量，数组，多维数组的通用表示说法。

张量的描述有两个重要属性：

数据类型(内部数据类型要一样)
数组形状

Tensor(“Const:0”, shape=(1,), dtype=float32)

在这里插入图片描述
常见的张量操作：

tf.constant() 常量，不可变
tf.Variable() 变量，运行中一直在内存中
tf.placeholder() 先占位，高维数据壳

animal = tf.Variable(“dog”, tf.string)
num = tf.Variable(451, tf.int32)

类型：tf.float,tf.string,tf.int,tf.complex,tf.bool

声明张量的时候要给定数据和类型。也可以指定在tensorflow里的名字name=’’，不是变量名

张量的阶和维度

注意看 shape=（）里面的部分，里面有几个数就是几阶，然后看数的内容判断数据维度和每维的结构。

0阶和1阶

# 0 阶 数学标量 shape为空
pai = tf.Variable(3.14159265359, tf.float64)
<tf.Variable 'Variable_1:0' shape=() dtype=float32_ref>
# 1阶 数学向量，shape里一个数，数5表示5个元素
first_primes = tf.Variable([2, 3, 5, 7, 11],tf.int32)
<tf.Variable 'Variable_2:0' shape=(5,) dtype=int32_ref>

2 阶和 3 阶

# 2 阶数组，shape里两个数，表示第1维2个元素，下一维每维1个数
m = tf.Variable([[6],[12]], tf.int32)
<tf.Variable 'Variable_3:0' shape=(2, 1) dtype=int32_ref>
# 3 阶，shape里3个数，3维，数表示每个维度对应的元素个数
aaa = tf.Variable([[[1,2],[3,4]],[[1,2],[3,4]]],tf.int32,name='aaa')
<tf.Variable 'aaa_6:0' shape=(2, 2, 2) dtype=int32_ref>

1.2 变量（Variable）

普通的张量（Tensor）在计算结束后内存就会被释放，变量会被保存在内存之中，每一步训练的时候进行迭代更新。

创建

w = tf.Variable（value，type，name）
W = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(1, 4), mean=100, stddev=0.5), name="W")
b = tf.Variable(tf.zeros([4]), name="b")
[<tf.Variable 'W_4:0' shape=(1, 4) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'b_4:0' shape=(4,) dtype=float32_ref>]

重新赋值
```
w.assign（1.0）
w.assign_add(2.4)
```

变量的使用图:
在这里插入图片描述

变量保存与使用（Saver）：

创建

saver = tf.train.Saver({'W': W, 'b': b})
saver = tf.train.Saver([v1, v2])
saver = tf.train.Saver({v.op.name: v for v in [v1, v2]})

保存变量

saver.save(sess, 'MODEL_SAVE_PATH', global_step=global_step)

复用变量

saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

变量创建后启动sess会话后必须经过初始化（init_op）：

init_op = tf.initialize_all_variables()

恢复数据流图的图结构：tf.train.import_meta_graph，还有索引index等恢复方法。

1.3 操作（operation）

数据流图中的节点对应一个具体的操作，是模型训练运行的实际载体。包含存储、计算和数据节点。

存储:放模型参数，存储有状态的变量
数据：占位描述输入数据属性，之后喂数据
计算：运算控制操作，负责逻辑表达流程控制

在数据流图里，操作的输入和输出都是张量，所以在图内需要使用TF的指定函数来查看某一个变量的值。数据流图输入的训练和测试数据需要用占位操作符提前声明。

name = tf.placeholder(dtype, shape, name)
x = tf.placeholder(tf.int32, shape=(), name="x")

在内部用字典的形式填充数据（Feed）后需要run执行才能更新值：

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(add, feed_dict={x: 10, y: 5}))

常用的操作：
在这里插入图片描述

1.4 会话（Operation）

就是一个运行环境，分配资源去真正执行运算操作，之前只是声明了规则和值，并没有真的把值赋给变量。

创建会话：

sess = tf.Session()
with tf.Session() as sess:

初始化全局变量

init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
#或 sess.run(tf.global_variables_initializer())

更新运算

for step in stepsepoch：
    sess.run(train_op计算式、节点、变量)

关闭会话
```
sess.close()
```

先更新值，更新了之后要sess.run()才能取出来值。

sess.run(tf.assign_add(b, [1, 1, 1, 1]))
sess.run(b)
array([1., 1., 1., 1.], dtype=float32)

如果之前数据是使用占位符placeholder定义的变量，在会话里run的时候要真正喂入feed_dict数据。

feed_dict = {
    images_placeholder: images_feed,
    labels_placeholder: labels_feed,
}  #占位的字典，用来作为每轮batch喂入的数据
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(mul, feed_dict={x: 2, y: 3}))

也可以使用估算张量Tensor.eval()和Operation.run()的形式执行，他们最终都是调用的底层：Sess.run()

tf.global_variables_initializer().run() # Operation.run
fetch = y.eval(feed_dict={x: 3.0})      # Tensor.eval
print(fetch)                            # fetch = w * x + b

可以指定某个执行模块是用GPU\CPU哪个执行的：

#存储用CPU
with tf.device("/cpu:0"):
    v=tf.Variable(...)
# 大规模运算用GPU
with tf.device("/gpu:0"):
    z=tf.matmul(x,y)

1.5 优化器（Optimizer）

模型的优化目标：降低损失函数loss。

cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,
                                                 onehot_labels,name='xentropy')
#比较前向推理计算输出和one-hot化标签的距离
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='xentropy_mean')

一般使用迭代求解，设定一个初始解，然后基于特定函数模型计算可行解，直到找到最优解或者达到预设收敛条件。

不同优化算法的迭代策略不同：常见牛顿法、梯度下降法、Adam等。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(FLAGS.learning_rate)
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
# 保存全局训练步数
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

优化器的使用步骤：计算梯度》处理梯度（）》应用梯度。

在这里插入图片描述

常用优化器：
在这里插入图片描述

1.6 评估函数

传入的logits和标签参数要与loss函数的一致。

eval_correct = mnist.evaluation(logits, labels_placeholder)

在K个最有可能的预测中可以发现真的标签，那么这个操作就会将模型输出标记为正确。

eval_correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)

准确率：

true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict=feed_dict)
precision = float(true_count) / float(num_examples)

2 TensorBoard 可视化工具

数据处理过程中可视化工具，帮助理解算法提升工作效率。

查看数据集分布
数据流图是否正确实现
模型参数和超参数变化趋势
查看评估指标

使用

使用时需要从会话（session）中加载，然后使用FileWriter实例写入事件文件，最后加载到Tensorboard获取实例文件中的序列化数据进行展示。
在这里插入图片描述

2.1 典型应用形式：

1）首先创建数据流图：

可以使用tf.name_scope()抽象层节点。
展示的时候可以将一些节点进行抽象，使输出TF图像看起来层次关系更明确，之后可以再将抽象层的细节展开显示。

#只需要定义的时候将参数变量声明放置在指定的抽象节点之下。
With tf.name_scope('name'):
    定义变量。。。。。
    w = tf。。。。。。。。。

2）然后创建FileWriter实例

创建filewriter实例，加载到当前数据流图（graph）：

tf.reset_default_graph()
writer = tf.summary.FileWriter（savepath，sess.graph）

在数据流图会话（sess）中加载的实例写入到eventfile之中，写完需要关闭FileWriter的输出流：

writer.close（）

3）启动tensorboard

将eventfile所在的目录传给tensorboard，能够获取相关的参数可视化展示。需要制定文件位置和打开的host。

tensorboard --logdir ./ --host localhost

默认本地位置，打开浏览器复制进去地址就可以。

可能出现的问题

windows10 打开tensorboard 遇到的问题，在浏览器打开提示没有图（不能用360，用Chrome）。No scalar data was found.

找到文件保存的位置：

writer = tf.summary.FileWriter(r'D:\project\UCIPre\summary\lr2', sess.graph)

进入cmd，cd到最后一级文件夹上一级，转到文件夹下后直接用logdir=最后name名。

cd D:\project\UCIPre\summary\
summary>tensorboard --logdir=lr2

刚开始用的anaconda prompt 一直提示打不开，用cmd就可以了。
奇葩的是时好时坏。

2.2 官方文档推荐形式

1）创建事件文件

所有的即时数据都要在图表构建阶段合并至一个操作（op）中。

summary_op = tf.merge_all_summaries()

2）实例化FileWriter

在创建好会话（session）之后，可以实例化一个tf.train.SummaryWriter，用于写入包含了图表本身和即时数据具体值的事件文件。

summary_writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.train_dir,
                                        graph_def=sess.graph_def)

3）写入最新的数据

每次运行summary_op时，都会往事件文件中写入最新的即时数据，函数的输出会传入事件文件读写器（writer）的add_summary()函数。

summary_str = sess.run(summary_op, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)

参考：中文手册

动手实现一个简单的全连接神经网：
只看 Fullnet.py 部分即可。 girhub文件

简单的TF网络测试mnist：github链接

0 数据流图

0.1 有向边：数据流向

0.2 节点：

1 基本结构

1.1 张量（Tensor）

张量的阶和维度

0阶和1阶

2 阶和 3 阶

1.2 变量（Variable）

变量保存与使用（Saver）：

1.3 操作（operation）

1.4 会话（Operation）

1.5 优化器（Optimizer）

1.6 评估函数

2 TensorBoard 可视化工具

使用

2.1 典型应用形式：

1）首先创建数据流图：

2）然后创建FileWriter实例

3）启动tensorboard

可能出现的问题

2.2 官方文档推荐形式

1）创建事件文件

2） 实例化FileWriter

3）写入最新的数据

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