tensorflow入门详解

1.介绍

TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。

2.tensorflow名字来源

其命名来源于本身的原理，Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow”的原因。

3.什么是数据流图

数据流图用“节点”(nodes)和“线”（edges）的有向图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以运输“size可动态调整”的多维数组，即“张量”（tensor）。一旦输入端所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行计算。

4.tensorflow的特性

高度的灵活性： TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图，你就可以使用TensorFlow。

可移植性（Portability）：Tensorflow可以运行在台式机、服务器、手机移动等等设备上。而且它可以充分使用计算资源，在多CPU和多GPU上运行。

多语言支持：Tensorflow提供了一套易用的Python使用接口来构建和执行graphs，也同样提供了一套易于C++使用的接口（目前训练神经网络只支持python，C++接口只能使用已经训练好的模型）。未来还会支持Go、Java、Lua、Javascript、R等等。

性能最优化：TensorFlow给予了线程、队列、异步操作等最佳的支持，TensorFlow可以把你手边硬件的计算潜能全部发挥出来，它可以充分利用多CPU和多GPU。

5.下载及安装

既可以直接使用二进制程序包也可以从github源码库克隆源码编译安装。

要求
TensorFlow 提供的Python API支持Python2.7和Python3.3+

GPU版本的二进制程序包只能使用Cuda Toolkit8.0 和 cuDNN v5。如果你使用的是其他版本（Cuda toolkit >= 7.0 and cuDNN >= v3），那你就必须使用源码重新编译安装。

推荐几种Linux平台的安装方式：

Pip install： 可能会升级你之前安装过的Python包，对你机器上的Python程序造成影响。
Anaconda install：把TensorFlow安装在Anaconda提供的环境中，不会影响其他Python程序。
Installing from sources：把TensorFlow源码构建成一个pip wheel 文件，使用pip工具安装它。
Pip installation
Pip是一个用来安装和管理Python软件包的包管理系统。

安装pip（如果已经安装，可以跳过）
# Ubuntu/Linux 64-bit

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

直接使用pip安装TensorFlow

$ pip install tensorflow

如果提示找不到对应的包，使用

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

安装GPU支持的版本：
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. 其他版本，参考下面的 “Installing from sources”

$ pip install tensorflow-gpu

如果提示找不到对应的包，使用

pip install --ignore-installed --upgrade TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

注意：如果是从一个较老的版本（TensorFlow<0.7.1）进行升级，需要首先卸载之前的TensorFlow和protobuf使用：pip uninstall

Anaconda installation
Anaconda是一个Python发行版，包括大量的数字和科学计算包。使用“conda”来管理软件包，并且拥有自己的环境系统。安装步骤
安装Anaconda
创建conda环境
激活conda环境，在其中安装TensorFlow
每次使用TensorFlow时，激活conda环境

Anaconda具体的安装和使用可以参考：https://www.continuum.io/downloads

Installing from sources

从源码构建TensorFlow，具体的步骤参考：http://blog.csdn.net/toormi/article/details/52904551#t8

6.基本使用

基本概念

使用TensorFlow前必须明白的基本概念：
图（Graph）：图描述了计算的过程，TensorFlow使用图来表示计算任务。
张量（Tensor）：TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。
操作（op）：图中的节点被称为op（operation的缩写），一个op获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。
会话（Session）：图必须在称之为“会话”的上下文中执行。会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上执行。
变量（Variable）：运行过程中可以被改变，用于维护状态。

计算图

Tensorflow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。在构建阶段，op的执行步骤被描述成一个图。在执行阶段，使用会话执行图中的op。

构建图

构建图的第一步是创建源op（sources op）。源op不需要任何输入，例如常量（Constant）。源op的输出被传递给其他op做运算。

在TensorFlow的Python库中，op构造器的返回值代表这个op的输出。这些返回值可以作为输入传递给其他op构造器。

TensorFlow的Python库中包含了一个默认的graph，可以在上面使用添加节点。如果你的程序需要多个graph那就需要使用Graph类管理多个graph。

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)

默认图中包含了3个节点：两个constant() op和一个matmul() op。为了真正的执行矩阵相乘运算，并得到矩阵乘法的结果，你必须在会话中启动这个图。

启动图

构造阶段完成后，才能在会话中启动图。启动图的第一步是创建一个Session对象。如果没有任何参数，会话构造器将启动默认图。

# 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.
sess.close()

Tensorflow的实现上，会把图转换成可分布式执行的操作，以充分利用计算资源（例如CPU或GPU）。通常情况下，你不需要显示指使用CPU或者GPU。TensorFlow能自动检测，如果检测到GPU，TensorFlow会使用第一个GPU来执行操作。

如果机器上有多个GPU，除第一个GPU外的其他GPU是不参与计算的，为了使用这些GPU，你必须将op明确指派给他们执行。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"):
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

设备用字符串进行标识. 目前支持的设备包括:
“/cpu:0”: 机器的 CPU.
“/gpu:0”: 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
“/gpu:1”: 机器的第二个 GPU, 以此类推.

tensor

Tensorflow使用tensor数据结构来代表所有的数据。计算图的操作之间仅能传递tensor。你可以把tensor当作多维数组或列表。每一个tensor包含有一个静态类型，一个rank和一个shape。想了解更多TensorFlow是如何操作这些概念的，参考Rank, Shape, and Type

变量

变量维持图计算过程中的状态信息。下面的例子演示了如何使用变量作为一个简单的计数器。

# Create a Variable, that will be initialized to the scalar value 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")

# Create an Op to add one to `state`.

one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)

# Variables must be initialized by running an `init` Op after having
# launched the graph. We first have to add the `init` Op to the graph.
init_op = tf.global_variables_initializer()

# Launch the graph and run the ops.
with tf.Session() as sess:
# Run the 'init' op
sess.run(init_op)
# Print the initial value of 'state'
print(sess.run(state))
# Run the op that updates 'state' and print 'state'.
for _ in range(3):
sess.run(update)
print(sess.run(state))

通常可以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当作一个tensor存储在变量中。在训练图的重复运行过程中去更新这个tensor。

Fetch

为了取回操作的输出内容，在使用Session对象的run()方法执行图时，传入一些tensor，这些tensor会帮你取回结果。之前的例子中，我们只取回了state节点，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)]

需要获取的多个 tensor 值，在 op 的一次运行中一起获得（而不是逐个去获取 tensor）。

Feed

上面的例子中展示了在计算图中引入tensor，以常量和变量的形式存储。TensorFlow还提供了feed机制，该机制可以临时替换图中的tensor。

feed使用一个tensor值临时替换一个操作的输出。可以把feed数据作为参数提供给run()方法。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)]