TensorFlow入门
本指南让您开始在TensorFlow中编程。在使用本指南之前， 请安装TensorFlow。为了充分利用本指南，您应该了解以下内容：
- 如何用Python编程。
- 至少有一点关于数组阵列的知识。
- 理想的是，关于机器学习的东西。但是，如果您对机器学习知之甚少，那么这仍然是您应该阅读的第一本指南。
TensorFlow提供了多个API。最低级别的API - TensorFlow核心 - 为您提供完整的编程控制。我们推荐TensorFlow Core用于机器学习研究人员和其他需要对其模型进行精细控制的人员。更高层次的API建立在TensorFlow核心之上。这些更高级别的API通常比TensorFlow Core更容易学习和使用。另外，更高级别的API使得不同用户之间的重复任务更容易和更一致。像tf.estimator这样的高级API可以帮助您管理数据集，估算器，培训和推理。
本指南从TensorFlow核心教程开始。稍后，我们演示如何在tf.estimator中实现相同的模型。了解TensorFlow核心原则将给你一个很好的思维模型，说明当你使用更紧凑的更高级别的API时，内部是如何工作的。
张量
TensorFlow中的数据中心单位是张量。一个张量由一组形成任意数量维数的原始值组成。张量的等级是它的维数。这里是一些张量的例子：
3 # a rank 0 tensor; a scalar with shape []
[1., 2., 3.] # a rank 1 tensor; a vector with shape [3]
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3]
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tensor with shape [2, 1, 3]
TensorFlow核心教程
导入张量流
TensorFlow程序的规范导入语句如下所示：
import tensorflow as tf
这使得Python可以访问所有 TensorFlow 的类，方法和符号。大多数文档假定您已经完成了这个工作。
计算图
你可能会想到TensorFlow核心程序由两个独立的部分组成：
- 构建计算图。
- 运行计算图。
甲计算图形是一系列排列成节点的图形TensorFlow操作。我们来构建一个简单的计算图。每个节点将零个或多个张量作为输入，并产生张量作为输出。一种类型的节点是一个常量。像所有的TensorFlow常量一样，它不需要输入，而是输出一个内部存储的值。我们可以创建两个浮点Tensors node1 ，node2如下所示：
node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly
print(node1, node2)
最后的打印声明产生
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
请注意，打印节点不会输出值3.0，4.0正如您所期望的那样。相反，它们是在评估时分别产生3.0和4.0的节点。为了实际评估节点，我们必须在会话中运行计算图。会话封装了TensorFlow运行时的控制和状态。
下面的代码创建一个Session对象，然后调用它的run方法来运行足够的计算图来评估node1和node2。通过在会话中运行计算图如下：
sess = tf.Session()
print(sess.run([node1, node2]))
我们看到了3.0和4.0的预期值：
[3.0, 4.0]
我们可以通过组合Tensor节点和操作来构建更复杂的计算（操作也是节点）。例如，我们可以添加我们的两个常量节点，并产生一个新的图形如下：
from __future__ import print_function
node3 = tf.add(node1, node2)
print("node3:", node3)
print("sess.run(node3):", sess.run(node3))
最后两个打印语句产生
node3: Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
sess.run(node3): 7.0
TensorFlow提供了一个名为TensorBoard的实用程序，可以显示计算图的图片。下面是一个屏幕截图，显示了TensorBoard如何将图形可视化：
就目前来看，这张图并不是特别有趣，因为它总是会产生一个不变的结果。图形可以被参数化来接受称为占位符的外部输入。一个占位符是一个承诺后提供一个值。
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b # + provides a shortcut for tf.add(a, b)
前面的三行有点像一个函数或lambda，我们在其中定义两个输入参数（a和b），然后对它们进行操作。我们可以通过使用run方法的feed_dict参数将多个输入的 具体值提供给占位符来评估这个图形。
print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))
导致输出
7.5 [ 3. 7.] 在TensorBoard中，图形如下所示：
我们可以通过添加另一个操作来使计算图更加复杂。例如，
add_and_triple = adder_node * 3.
print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 4.5}))
产生输出
22.5 在TensorBoard中，上面的计算图如下所示：
在机器学习中，我们通常需要一个可以进行任意输入的模型，比如上面的模型。为了使模型可训练，我们需要能够修改图形以获得具有相同输入的新输出。 变量允许我们将可训练参数添加到图形中。它们被构造成一个类型和初始值：
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W*x + b
常量在调用时被初始化tf.constant，其值永远不会改变。相比之下，变量在调用时不会被初始化tf.Variable。要初始化TensorFlow程序中的所有变量，您必须显式调用一个特殊的操作，如下所示：
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
实现initTensorFlow子图的一个句柄是初始化所有的全局变量，这一点很重要。在我们调用之前sess.run，变量是未初始化的。
既然x是占位符，我们可以同时评估linear_model几个值， x如下所示：
print(sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}))
产生输出
[ 0. 0.30000001 0.60000002 0.90000004]
我们已经创建了一个模型，但我们不知道它有多好。为了评估培训数据模型，我们需要一个y占位符来提供所需的值，我们需要编写一个损失函数。
损失函数用于衡量当前模型距离提供的数据有多远。我们将使用线性回归的标准损失模型，它将当前模型和提供的数据之间的三角形的平方相加。linear_model - y创建一个向量，其中每个元素是相应示例的错误增量。我们打电话tf.square来解决这个错误。然后，我们总结所有的平方误差来创建一个标量，它使用下面的方法来抽象所有例子的错误tf.reduce_sum：
y = tf.placeholder(tf.float32)
squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
产生损失价值
23.66
我们可以手动重新分配的值提高这W和b为-1和1变量的值，完美初始化为提供的价值tf.Variable，但可以使用操作等来改变tf.assign。例如， W=-1并且b=1是我们模型的最佳参数。我们可以改变W， b因此：
fixW = tf.assign(W, [-1.])
fixb = tf.assign(b, [1.])
sess.run([fixW, fixb])
print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
最后的印刷品显示现在的损失是零。
0.0
我们猜测的“完美”的价值观W和b，但机器学习的整点自动找到正确的模型参数。我们将在下一节展示如何完成这个。
tf.train API
机器学习的完整讨论超出了本教程的范围。但是，TensorFlow提供了优化器，可以逐渐改变每个变量，以最大限度地减少损失函数。最简单的优化器是梯度下降。它根据相对于该变量的损失导数的大小来修改每个变量。一般来说，手动计算符号派生是繁琐和容易出错的。因此，TensorFlow可以自动生成衍生产品，仅使用该函数对模型进行描述tf.gradients。为了简单起见，优化程序通常会为您执行此操作。例如，
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
sess.run(init) # reset values to incorrect defaults.
for i in range(1000):
sess.run(train, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]})
print(sess.run([W, b]))
导致最终的模型参数：
[array([-0.9999969], dtype=float32), array([ 0.99999082], dtype=float32)]
现在我们已经完成了机器学习！虽然这个简单的线性回归模型不需要太多的TensorFlow核心代码，但是更复杂的模型和方法将数据提供给模型需要更多的代码。因此，TensorFlow为常见的模式，结构和功能提供更高层次的抽象。我们将在下一节学习如何使用这些抽象。
完整的程序 完成的可训练线性回归模型如下所示：
import tensorflow as tf
# Model parameters
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W*x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]
# training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
sess.run(train, {x: x_train, y: y_train})
# evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))
运行时产生
W: [-0.9999969] b: [ 0.99999082] loss: 5.69997e-11
请注意，损失是非常小的数字（非常接近零）。如果你运行这个程序，你的损失可能与上述损失不完全一样，因为模型是用伪随机值初始化的。
这个更复杂的程序仍然可以在 TensorBoard 中可视化
tf.estimator
tf.estimator 是一个高级的TensorFlow库，它简化了机器学习的机制，包括以下内容：
- 运行训练循环
- 运行评估循环
- 管理数据集
tf.estimator定义了许多常见的模型。
基本用法 注意线性回归程序变得简单多了 tf.estimator：
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features. We only have one numeric feature. There are many
# other types of columns that are more complicated and useful.
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])]
# An estimator is the front end to invoke training (fitting) and evaluation
# (inference). There are many predefined types like linear regression,
# linear classification, and many neural network classifiers and regressors.
# The following code provides an estimator that does linear regression.
estimator = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feature_columns)
# TensorFlow provides many helper methods to read and set up data sets.
# Here we use two data sets: one for training and one for evaluation
# We have to tell the function how many batches
# of data (num_epochs) we want and how big each batch should be.
x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7, 0.])
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
# We can invoke 1000 training steps by invoking the method and passing the
# training data set.
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
# Here we evaluate how well our model did.
train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print("train metrics: %r"% train_metrics)
print("eval metrics: %r"% eval_metrics)
运行时，会产生类似的东西
train metrics: {'average_loss': 1.4833182e-08, 'global_step': 1000, 'loss': 5.9332727e-08}
eval metrics: {'average_loss': 0.0025353201, 'global_step': 1000, 'loss': 0.01014128}
请注意我们的评估数据是如何有更高的损失，但仍然接近于零。这意味着我们正在正确地学习。
自定义模型 tf.estimator不会将您锁定在预定义的模型中。假设我们想创建一个没有内置到TensorFlow中的自定义模型。我们仍然可以保留数据集，喂养，培训等的高层次抽象 tf.estimator。为了说明，我们将展示如何实现我们自己的等价模型，以LinearRegressor使用我们对低级别TensorFlow API的知识。
要定义一个适用的自定义模型tf.estimator，我们需要使用 tf.estimator.Estimator。tf.estimator.LinearRegressor实际上是一个子类tf.estimator.Estimator。Estimator我们只是简单地提供Estimator一个函数model_fn来说明 tf.estimator如何评估预测，训练步骤和损失，而不是分类 。代码如下：
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model_fn(features, labels, mode):
# Build a linear model and predict values
W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64)
b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64)
y = W*features['x'] + b
# Loss sub-graph
loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))
# Training sub-graph
global_step = tf.train.get_global_step()
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = tf.group(optimizer.minimize(loss),
tf.assign_add(global_step, 1))
# EstimatorSpec connects subgraphs we built to the
# appropriate functionality.
return tf.estimator.EstimatorSpec(
mode=mode,
predictions=y,
loss=loss,
train_op=train)
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
# define our data sets
x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7., 0.])
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
# train
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
# Here we evaluate how well our model did.
train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print("train metrics: %r"% train_metrics)
print("eval metrics: %r"% eval_metrics)
运行时产生
train metrics: {'loss': 1.227995e-11, 'global_step': 1000}
eval metrics: {'loss': 0.01010036, 'global_step': 1000}
请注意，自定义model_fn()函数的内容与下层API的手动模型训练循环非常相似。
文章是根据官方英文文档翻译而来，扫一扫我的微信公众号一起学习吧。
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