tensorflow是google公司2023年11月開源的第二代深度學習框架,是第一代框架distbelief的改進版本.
tensorflow支援python和c/c++語言, 可以在cpu或gpu上進行運算, 支援使用virtualenv或docker打包發布.
tensorflow支援python2.7可以使用pip安裝.僅使用cpu的版本:
pip installpip installtensorflow使用有向圖(graph)表示乙個計算任務.圖的節點稱為ops(operations)表示對資料的處理,圖的邊flow描述資料的流向.
該框架計算過程就是處理tensor組成的流. 這也是tensorflow名稱的**.
tensorflow使用tensor表示資料.tensor意為張量即高維陣列,在python中使用numpy.ndarray表示.
tensorflow使用session執行圖, 使用variable維護狀態.tf.constant是只能輸出的ops, 常用作資料來源.
下面我們構建乙個只有兩個constant做輸入, 然後進行矩陣乘的簡單圖:
from tensorflow import session, device, constant, matmul
with session() as session: # 建立執行圖的上下文
with device('/cpu:0'): # 指定運算裝置
mat1 = constant([[3, 3]]) # 建立源節點
mat2 = constant([[2], [2]])
product = matmul(mat1, mat2) # 指定節點的前置節點, 建立圖
result = session.run(product) # 執行計算
print(result)
# i tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] local device intra op parallelism threads: 4
#i tensorflow/core/common_runtime/local_session.cc:45] local session inter op parallelism threads: 4
#[[12]]
with session()語句, 需要手動執行session.close().
with device裝置指定了執行計算的裝置:
下面使用variable做乙個計數器:
from tensorflow import session, constant, variable, add, assign, initialize_all_variables
state = variable(0, name='counter') # 建立計數器
one = constant(1) # 建立資料來源: 1
val = add(state, one) # 建立新值節點
update = assign(state, val) # 更新計數器
setup = initialize_all_variables() # 初始化variable
with session() as session:
session.run(setup) # 執行初始化
print(session.run(state)) # 輸出初值
for i in range(3):
session.run(update) # 執行更新
print session.run(state) # 輸出計數器值
# 0# 1
# 2# 3
initialize_all_variables()返回的圖, 執行variable節點將返回變數的值.
本示例中將構建圖的過程寫在了上下文之外, 而且沒有指定執行裝置.
上面示例中session.run只接受乙個op作為引數, 實際上run可以接受op列表作為輸入:
session.run([op1, op2])from tensorflow import session, placeholder, mul, float32
input1 = placeholder(float32)
input2 = placeholder(float32)
output = mul(input1, input2)
with session() as session:
print session.run(output, feed_dict=)
首先定義乙個bpneuralnetwork類:
class bpneuralnetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.session()
self.input_layer = none
self.label_layer = none
self.loss = none
self.trainer = none
self.layers =
def __del__(self):
self.session.close()
def make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=none):
weights = tf.variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights) + basis
if activate is none:
return result
else:
return activate(result)
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [none, 2])[none, 1]表示行數不限, 列數為1的二維陣列, 含義與numpy.array.shape相同.這裡,self.input_layer被定義為接受二維輸入的輸入層.
同樣使用placeholder表示訓練資料的標籤:
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])make_layer為神經網路定義兩個隱含層, 並用最後一層作為輸出層:
可以看到第乙個隱含層接受input_layer的二維輸入並產生十維輸出, 第二隱含層接受來自第一隱含層的十維輸入並產生一維輸出.
可以對比第二隱含層的輸出和訓練標籤定義損失函式:
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))self.trainer = tf.train.gradientdescentoptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)initer = tf.initialize_all_variables()
# do training
self.session.run(initer)
for i in range(limit):
self.session.run(self.trainer, feed_dict=)
self.session.run(self.layers[-1], feed_dict=)上述模型雖然簡單但是使用不靈活, 作者採用同樣的思想實現了乙個可以自定義輸入輸出維數以及多層隱含神經元的網路, 可以參見這裡.
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