一、目前主流的深度学习框架Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano比较
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库名称 |
开发语言 |
速度 |
灵活性 |
文档 |
适合模型 |
平台 |
上手难易 |
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Caffe |
c++/cuda |
快 |
一般 |
全面 |
CNN |
所有系统 |
中等 |
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TensorFlow |
c++/cuda/Python |
中等 |
好 |
中等 |
CNN/RNN |
Linux, OSX |
难 |
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MXNet |
c++/cuda |
快 |
好 |
全面 |
CNN |
所有系统 |
中等 |
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Torch |
c/lua/cuda |
快 |
好 |
全面 |
CNN/RNN |
linux, OSX |
中等 |
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Theano |
python/c++/cuda |
中等 |
好 |
中等 |
CNN/RNN |
Linux, OSX |
易 |
二、TensorFlow的编程思想
TensorFlow 使用graph来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op获得 0 个或多个 Tensor（类型化多维数组） , 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor .
一个tensorflow的图描述了计算的过程，图必须在session里被启动，session将图的op分发到cpu或gpu之类的设备上，同时提供执行op的方法，被执行后将产生的tensor返回。python语言中，返回的tensor是numpy对象；c/c++语言中，返回的是tensorflow：：Tensor实例。
计算图的两个阶段：构建阶段和执行阶段。
构建阶段，op执行步骤被描述成一个图（创建一个图表示和训练神经网络）。执行阶段使用session执行图中的op（反复执行图中的训练op）。
（1）构建图
第一步是创建源op(source op)，不需要任何输入，源op的输出被传递给其他op做运算（python库中，op构造器的返回值代表构造出的op的输出），tensorflow python库中有一个默认图，op构造器可以为其增加节点，这个默认图对许多程序来货已经够用了。
import tensorflow as tf # 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点 # 加到默认图中. # # 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值. matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) # 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵. matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul(matrix1, matrix2) #只是构造，如果要真正进行矩阵相乘，必须在session里启动这个图。
函数说明：
1.tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’)
创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。如果是一个数，那么这个常量中所有值都按该数来赋值。如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后的长度。赋值时，先将value中的值逐个存入。不够的部分，则全部存入value的最后一个值。例如：
a = tf.constant(2,shape=[2]) b = tf.constant(2,shape=[2,2]) c = tf.constant([1,2,3],shape=[6]) d = tf.constant([1,2,3],shape=[3,2]) sess = tf.InteractiveSession() print(sess.run(a)) #[2 2] print(sess.run(b)) #[[2 2] # [2 2]] print(sess.run(c)) #[1 2 3 3 3 3] print(sess.run(d)) #[[1 2] # [3 3] # [3 3]]
2. tf.matmul()用来做矩阵乘法。若a为l*m的矩阵，b为m*n的矩阵，那么通过tf.matmul(a,b) 结果就会得到一个l*n的矩阵。
不过这个函数还提供了很多额外的功能。我们来看下函数的定义：
matmul(a, b,
transpose_a=False, transpose_b=False,
a_is_sparse=False, b_is_sparse=False,
name=None):
可以看到还提供了transpose和is_sparse的选项。如果对应的transpose项为True，例如transpose_a=True,那么a在参与运算之前就会先转置一下。而如果a_is_sparse=True,那么a会被当做稀疏矩阵来参与运算。
（2）在一个会话session中启动图
第一步是创建一个session对象。
# 启动默认图.
sess = tf.Session()
# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取
回矩阵乘法 op 的输出. 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print result
# ==> [[ 12.]]
# 任务完成, 关闭会话.释放资源
sess.close()
Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作.
with tf.Session() as sess:
result = sess.run([product])
print result
如果机器上有超过一个可用的 GPU, 除第一个外的其它 GPU 默认是不参与计算的. 为了让 TensorFlow 使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with...Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU 执行操作:
with tf.Session() as sess:
with tf.device("/gpu:1"): #表示机器第二个GPU
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
...
（3） 交互式使用
文档中的 Python 示例使用一个会话 Session 来启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作. 为了便于使用诸如 IPython 之类的 Python 交互环境, 可以使用 InteractiveSession 代替 Session 类, 使用 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run(). 这样可以避免使用一个变量来持有会话.
# 进入一个交互式 TensorFlow 会话. import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.Variable([1.0, 2.0]) a = tf.constant([3.0, 3.0]) # 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' x.initializer.run() # 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果 sub = tf.sub(x, a) print sub.eval() # ==> [-2. -1.]
函数说明：
1． tf.Session()与tf.InteractiveSession()的区别？
tf.InteractiveSession()加载它自身作为默认构建的session，tensor.eval()和operation.run()取决于默认的session. 换句话说：InteractiveSession 输入的代码少，原因就是它允许变量不需要使用session就可以产生结构（运行在没有指定会话对象的情况下运行变量）。
2． tf.Variable()
一个变量通过调用run()方法来维持图的状态，我们通过构造variable类的实例来添加一个变量到图中。Variable()构造器需要一个初始值，可以是任意类型和shape 的Tensor。构造完成之后，变量的type和shape 是固定的。可以使用assign 方法来修改变量的值。
eg：update = tf.assign(state,new_value) #意思是state=new_value，而这个操作行为被赋给了update
如果你想修改变量的shape，你必须使用assign 操作，并且 validate_shpe=False。
属性：
device:这个变量的device
dtype:变量的元素类型
graph:存放变量的图
initial_value:这个变量的初始值
initializer :这个变量的初始化器
name:这个变脸的名字
**op：**The Operation of this variable.
# 创建一个变量, 初始化为标量 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")
# 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)
# 启动图后, 变量必须先经过`初始化` (init) op 初始化,
# 首先必须增加一个`初始化` op 到图中.
init_op = tf.initialize_all_variables()
# 启动图, 运行 op
with tf.Session() as sess:
# 运行 'init' op
sess.run(init_op)
# 打印 'state' 的初始值
print sess.run(state)
# 运行 op, 更新 'state', 并打印 'state'
for _ in range(3):
sess.run(update)
print sess.run(state)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
代码中 assign() 操作是图所描绘的表达式的一部分, 正如 add() 操作一样. 所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作.通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor.
3． tf.Tensor.eval(feed_dict=None, session=None)：
作用： 在一个Seesion里面“评估”tensor的值（其实就是计算），首先执行之前的所有必要的操作来产生这个计算这个tensor需要的输入，然后通过这些输入产生这个tensor。在激发tensor.eval()这个函数之前，tensor的图必须已经投入到session里面，或者一个默认的session是有效的，或者显式指定session.
参数：
feed_dict:一个字典，用来表示tensor被feed的值（联系placeholder一起看）
session:（可选） 用来计算（evaluate）这个tensor的session.要是没有指定的话，那么就会使用默认的session。
返回：表示“计算”结果值的numpy ndarray
4． Tensor
TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor. 你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和一个 shape.
5． Fetch
为了取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果. 在之前的例子里, 我们只取回了单个节点 state, 但是你也可以取回多个 tensor:
input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(2.0) input3 = tf.constant(5.0) intermed = tf.add(input2, input3) mul = tf.mul(input1, intermed) with tf.Session() as sess: result = sess.run([mul, intermed]) print result # 输出: # [array([ 21.], dtype=float32), array([ 7.], dtype=float32)]
6． Feed
TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor.feed使用一个tensor值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 "feed" 操作, 标记的方法是使用 tf.placeholder() 为这些操作创建占位符.
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)
with tf.Session() as sess:
print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})
# 输出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]