TensorFlow的一些基本概念

白天跟著tensorflow的官方文件把最簡單的mnist模型跑通了，基本過程算是大致理清了，但程式看一遍下來，發現tensorflow中很多基本概念還不是很理解，比如tensor這個東西怎麼理解，基於圖又是怎麼回事，於是打道回府從基本概念開始看起。

慶幸的是目前有很多人在學這個，很多學習資料已經歸類整理好了，省去了自己重新找的時間，這裡整理了一下自己查閱的資料，彙總了一篇。

tensorflow是基於計算圖的框架：

tensorflow程式通常可以分為兩個階段：圖的構建階段和圖的執行階段

現在假如我們要計算下面的表示式，可見，要計算c就需要a和b，計算d需要b，計算e需要c和d，這樣就形成了依賴關係。這種有向無環圖就叫做計算圖。

圖中的每個節點就是乙個操作（operation），operation以0個或多個tensor作為輸入，以0個或多個tensor作為輸出。比如圖中節點c=a+b，a和b是作為輸入的兩個tensor，c是作為輸出的tensor。tensor就在圖中沿著箭頭方向流動，我想這就是為什麼這個框架叫做tensorflow的原因吧。tensor的概念在第二節再細講。

在tensorflow的python庫中已經有乙個預設圖了，使用者可以在圖中新增節點，對於大多數程式，這個預設圖已經夠用了，當然，使用者也可以根據需要管理多張圖。

graph僅僅定義了operation和tensor的流向，並不進行任何運算。之後session通過graph的定義預分配資源，計算operation，得出結果。tensor是各個操作之間的輸入或者輸出，除了用variable維護的tensor外所有的tensor在流入下乙個節點後都不再儲存。

在tensorflow中，資料用tensor表示，在計算圖中，所有operation之間傳遞的資料都是tensor。其實乙個tensor可以看成乙個多維陣列，裡面可以存放不同型別的資料。（本來還糾結tensor到底是個什麼東西，和matlab對比後秒懂=.=）。將tensor在控制台輸出，裡面有3個屬性：

>>> 
import tensorflow as tf
>>> a = tf.ones([2, 3])
>>> print(a)
tensor("ones:0", shape=(2, 3), dtype=float32)
>>> b = tf.zeros([2, 3])
>>> print(b)
tensor("zeros:0", shape=(2, 3), dtype=float32)
>>> c = a + b;
>>> print(c)
tensor("add:0", shape=(2, 3), dtype=float32)

括號裡第乙個屬性是操作的型別（後面那個數字好像是裝置號還是什麼，這個問題先放在這，以後遇到再去查），第二個是tensor的維度，第三個是tensor的型別。

和單純的多維陣列不同，tensor中還有有rank這個概念，自己敲了幾行**試了下：

>>> 
import tensorflow as tf
>>> a = tf.ones([4])
>>> b = tf.ones([3, 4])
>>> c = tf.ones([2, 3, 4])
>>> sess = tf.session()
creating tensorflow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: geforce gtx 960m, pci bus id: 0000:01:00.0)
>>> print(sess.run(a)) # rank=1，a是乙個向量
[ 1.
1.1.
1.]>>> print(sess.run(b)) # rank=2, b是乙個二維陣列，由3個4維向量組成
[[ 1.
1.1.
1.] [ 1.
1.1.
1.] [ 1.
1.1.
1.]]
>>> print(sess.run(c)) # rank=3, c是乙個三維陣列，由2個3×4的二維陣列組成
[[[ 1.
1.1.
1.] [ 1.
1.1.
1.] [ 1.
1.1.
1.]]
[[ 1.
1.1.
1.] [ 1.
1.1.
1.] [ 1.
1.1.
1.]]]

可以看出，tensorflow中用一對中括號表示乙個行向量，高維陣列就是由若干個行向量組成，中括號可以巢狀使用。所以，乙個tensor前面或者末尾有幾個中括號，其rank值就等於幾。

構造階段完成後，才能啟**。啟**的第一步是建立乙個session物件，如果無任何建立引數，會話構造器將啟動預設圖。

import tensorflow as tf
a = tf.ones([1, 3])
b = tf.ones([1, 3])
myplus = a + b
# 啟動預設圖
sess = tf.session()
# 呼叫session()的run()方法執行操作
# 整個執行過程是自動化的，會話負責傳遞操作所需的所有輸入。操作通常是併發執行的。
# 返回值 'result' 是乙個 numpy `ndarray` 物件.
result = sess.run(myplus)
print(result)
# 關閉會話，釋放資源
sess.close()

在實現上, tensorflow 將圖形定義轉換成分布式執行的操作, 以充分利用可用的計算資源(如 cpu 或 gpu). 一般你不需要顯式指定使用 cpu 還是 gpu, tensorflow 能自動檢測. 如果檢測到 gpu, tensorflow 會盡可能地利用找到的第乙個 gpu 來執行操作.

如果機器上有超過乙個可用的 gpu, 除第乙個外的其它 gpu 預設是不參與計算的. 為了讓 tensorflow 使用這些 gpu, 你必須將 op 明確指派給它們執行.with...device語句用來指派特定的 cpu 或 gpu 執行操作．

with tf.device("/gpu:1"):
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
...

變數維護圖執行過程中的狀態資訊。tensor一旦擁有variable的指向就不會隨session的多次載入而丟失。在session中variable是單獨儲存的，在使用時必須進行初始化。

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

當我們定義一張graph時，有時候並不知道需要計算的值，比如模型的輸入資料，其只有在訓練與**時才會有值。這時就需要placeholder與feed_dict的幫助。

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=)
# 輸出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]

在上面程式中，input1和input2開始的值是未知的，在sess.run()中才傳給它們實際的值，feed_dict=中input1和input2是索引名，預設等於tensor的名字，也可以在定義佔位符時自己定義索引名。

input1 = tf.placeholder(tf.float32, name = 'var1')

注意，在計算圖中，可以用feed_dict來替換任何tensor，並不侷限於佔位符。

tensorflow官方文件 | 基本用法

tensorflow自學之前的bigpicture

tensorflow系列03 | tensorflow基本概念tensor理解

關於tensorflow計算圖與tensor的理解

TensorFlow的一些基本概念

Tensorflow的一些基本用法

TensorFlow的一些學習筆記

tensorflow遇到的一些錯誤

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