TensorFlow入門

LiuZh 發布于2019-07-30 14:29 / 2721人閱讀

摘要：例如實例代碼中的輸出結果為表示這個張量是計算節點輸出的第一個結果標識張量的維度信息，說明了張量是一個一維數組，數組長度為標識張量的類型為浮點型。

本文主要參考《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》一書介紹TensorFlow的基本概念。
TensorFlow的Hello World示例程序如下：

#coding:utf8
#通過import操作加載TensorFlow：
import tensorflow as tf
#定義兩個常量向量a b
a = tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b = tf.constant([2.0,3.0],name="b")
#將兩個向量加起來
result = a+b
#生成一個會話
sess = tf.Session()
#通過會話來計算結果
xxx = sess.run(result)
print(result)    #Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32)
print(xxx)    #[ 3.  5.]
sess.close()

1.TensorFlow計算模型---計算圖

計算圖是TensorFlow中最基本的一個概念，TensorFlow中的所有計算都會被轉化為計算圖上的節點。
TensorFlow中的Tensor表示張量（多維數組），TensorFlow中的Flow表示張量之間通過計算流相互轉換的過程。
TensorFlow的每一個計算都是圖上的一個節點，節點之間的邊描述了節點之間的依賴關系。
TensorFlow程序一般分為兩個階段：

定義計算圖中的所有計算
比如上面的示例代碼中先定義了兩個輸入，然后定義了一個計算來得到它們的和。
TensorFlow會自動將定義的計算轉化為圖上面的節點
TensorFlow支持通過tf.Graph函數生成新的計算圖，不同計算圖上的張量和運算不會共享。

執行階段
使用TensorFlow中的會話session來執行定義好的運算。

會話擁有并管理TensorFlow程序運行時的所有資源
TensorFlow中使用會話的模式有兩種：
（1）明確調用會話生成和關閉函數：sess = tf.Session() sess.run() sess.close()
（2）利用python的上下文管理機制，將所有的計算放在with中，with tf.Seesion() as sess:sess.run()
另外：在設定默認會話之后，可以通過Tensor.eval()函數計算張量的取值：sess = tf.Session() with sess.as_default():print(result.eval())
直接生成默認會話函數sess = tf.InteractiveSession() sess即為默認會話函數

張量

在TensorFlow中，所有的數據都以張量的形式表示，零階張量標識一個數，一階張量為向量，也就是一個一維數組，n階張量可以理解為n維數組。
張量中并沒有真正的保存數字，它保存的只是如何得到這些數字的計算過程。例如實例代碼中的result輸出結果為Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32)--add:0表示result這個張量是計算節點“add”輸出的第一個結果；shape=(2,)標識張量的維度信息，說明了張量result是一個一維數組，數組長度為2；dtype=float32標識張量的類型為浮點型。

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