詳解Python使用tensorflow入門指南

更新時間：2018年02月09日 11:37:55 作者：whoami_Ryan

本篇文章主要介紹了詳解Python使用tensorflow入門指南，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

TensorFlow是Google公司2015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支持python和c/c++語言, 可以在cpu或gpu上進行運算, 支持使用virtualenv或docker打包發(fā)布.

定義變量

為了使用tensorflow，首先我們需要導(dǎo)入它

import tensorflow as tf

對于符號變量，我們新建一個

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

這里x并不是一個特定的值，只是一個占位符，后面我們需要用tensorflow進行計算式，我們會把它作為輸入

在模型中，我們需要weights權(quán)重和biases偏置，這里就用Variable來處理定義，Variable可以在整個計算過程中modified

w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

在新建Variable的同時，我們也初始化了它，然后

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)

這樣我們就成功的實現(xiàn)了我們的模型

訓(xùn)練

我們用cross-entropy作為我們的cost function

H_{y'}(y) = -\sum_i y'_i \log(y_i)

y就是我們預(yù)測的概率分布，y'是真實的概率分布

為了實現(xiàn)交叉熵，我們需要一個新的占位符來作為正確答案的輸入

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = -tf.reducen_sum(y_ * tf.log(y))

通過梯度下降來實現(xiàn)優(yōu)化模型

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)

我們使用這個模型之前，最后一件我們需要做的事是

init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)

現(xiàn)在，我能可以訓(xùn)練1000次這個模型了，☺️

for i in xrange(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict = {x: batch_xs, y_: batch_ys})

使用隨機數(shù)據(jù)的小batch就稱為隨機訓(xùn)練

模型評分

首先，我們對比真實的y_和模型所得y之間正確的個數(shù)有多少

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.agrmax(y_, 1))

這個會返回一個boolean列表，比如[True, False, True, True]

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correc_prediction, tf.float32))
print (sess.run(accuracy, feed_dict = {x: mnist.test.images, y_: minst.test.labels}))

最后就通過以上計算得到準確率

開始使用

TensorFlow并不是一個純粹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架, 而是使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值分析的框架.

TensorFlow使用有向圖(graph)表示一個計算任務(wù).圖的節(jié)點稱為ops(operations)表示對數(shù)據(jù)的處理,圖的邊f(xié)low 描述數(shù)據(jù)的流向.

該框架計算過程就是處理tensor組成的流. 這也是TensorFlow名稱的來源.

TensorFlow使用tensor表示數(shù)據(jù). tensor意為張量即高維數(shù)組,在python中使用numpy.ndarray表示.

TensorFlow使用Session執(zhí)行圖, 使用Variable維護狀態(tài).tf.constant是只能輸出的ops, 常用作數(shù)據(jù)源.

下面我們構(gòu)建一個只有兩個constant做輸入, 然后進行矩陣乘的簡單圖:

from tensorflow import Session, device, constant, matmul

'''構(gòu)建一個只有兩個constant做輸入, 然后進行矩陣乘的簡單圖:'''

#如果不使用with session()語句, 需要手動執(zhí)行session.close().
#with device設(shè)備指定了執(zhí)行計算的設(shè)備:
#  "/cpu:0": 機器的 CPU.
#  "/gpu:0": 機器的第一個 GPU, 如果有的話.
#  "/gpu:1": 機器的第二個 GPU, 以此類推.

with Session() as session: # 創(chuàng)建執(zhí)行圖的上下文
  with device('/cpu:0'): # 指定運算設(shè)備
    mat1 = constant([[3, 3]]) # 創(chuàng)建源節(jié)點
    mat2 = constant([[2], [2]])
    product = matmul(mat1, mat2) # 指定節(jié)點的前置節(jié)點, 創(chuàng)建圖
    result = session.run(product) # 執(zhí)行計算
    print(result)

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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