【最新TensorFlow1.4.0教程01】TF1.4.0介绍与动态图机制 Eager Execution使用

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发布于 2018-04-10 11:29:38

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【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了革命性的变化。专知为大家推出TensorFlow 1.4系列教程：

01：动态图机制Eager Execution
02：使用Eager Execution训练卷积神经网络
待定

简介

近期PyTorch比较火，并不是因为PyTorch轮子多或者生态圈庞大，而是因为PyTorch可以构建动态图，即可以像正常程序一样去编写或者调试深度学习模型。1.4版本之前的Tensorflow一直被人诟病的一个问题就是它不具备构建动态图的能力。Tensorflow 1.4的Eager Execution在兼容老版本的基础上，提供了动态图以及其它的一些新特性，通俗地来说有下面几个特点：

无需Placeholder和Feed，可以直接使用numpy作为输入
可以立即执行Operation，例如输入图像数据(numpy)，立即输出卷积结果，并将结果转换为numpy。即可以将老版本中定义静态图的Operation直接当做函数来立即执行一个Operation。（老版本需要先利用Operation定义静态图，然后到Session中执行不可变的静态图，并且获取Operation的结果需要通过sess.run()和feed，非常麻烦）。
动态图特性使得Tensorflow可以使用python的if语句和循环语句来控制模型的结构，而不用通过tf.cond这种难用的函数来控制模型的解构。
动态图特性使得模型更便于调试，模型的运行过程与代码的运行过程一致。而在老版本的静态图中，网络的forward与backward都是黑箱操作，想加个print来输出过程中的变量都很难。
梯度的计算和更新也变成函数的调用，可由开发者自己调用。
上述的Eager Execution特性的实现，只需在代码顶部加上下面两行代码即可，其他的操作均兼容老版本的API： import tensorflow.contrib.eager as tfetfe.enable_eager_execution()

安装

想体验1.4版Tensorflow的，可以用pip下载nightly build版本的Tensorflow:

CPU: pip install tf-nightly
GPU: pip install tf-nightly-gpu

注意，使用GPU版需要安装cuDNN 6以上的版本。在Windows上推荐使用conda(python3.5)+pip进行安装。

示例

下面用一些示例来展示Eager Execution为我们带来的礼物。

下面所有的示例都依赖下面的import:

import tensorflow as tfimport tensorflow.contrib.eager as tfeimport numpy as nptfe.enable_eager_execution()

示例1，直接使用Operation进行卷积操作

# 随机生成2个图像(batch_size=2)，每个图像的大小为 28 * 28 * 3images = np.random.randn(2, 28, 28, 3).astype(np.float32)# 卷积核参数filter = tf.get_variable("conv_w0", shape = [5,5,3,20], initializer = tf.truncated_normal_initializer)# 对生成的batch_size=2的数据进行卷积操作，立即获得结果conv = tf.nn.conv2d(input = images, filter = filter, strides = [1,2,2,1], padding = 'VALID')# 用结果的numpy()方法可获得结果的numpy表示，显示其shapeprint(conv.numpy().shape)

运行结果如下，成功获得卷积后结果的大小。

(2, 12, 12, 20)

示例2，自动计算梯度

为x*x + 40自动求导：

grad = tfe.gradients_function(lambda x: x * x + 4.0)print(grad(10))print(grad(5))

计算结果：

[<tf.Tensor: id=11, shape=(), dtype=int32, numpy=20>]
[<tf.Tensor: id=22, shape=(), dtype=int32, numpy=10>]

可以看到，输入为10和5时的导数为20和10。

示例3，使用Python的程序流程控制模型的流程

自己动手实现leaky relu激活函数：

def leaky_relu(x):
    if x < 0:
        return x * 0.1
    else:
        return xgrad = tfe.gradients_function(leaky_relu)print(grad(4.0))print(grad(-3.0))

代码运行记结果如下：

[<tf.Tensor: id=9, shape=(), dtype=float32, numpy=1.0>]
[<tf.Tensor: id=21, shape=(), dtype=float32, numpy=0.1>]

结果中的1.0和0.1分别是leaky relu对于输入4和-3的梯度。可以看出，leakly relu需要条件语句来控制流程，上面代码在老版本TensorFlow里是不可行的，因为条件语句的判断会发生在定义静态图的阶段，而定义静态图的阶段连输入数据是啥都不知道。

示例4，自动优化

w = tf.get_variable("w", initializer = 3.0)def loss(x):
    return x * woptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)for i in range(5):
    optimizer.minimize(lambda: loss(5))
    print(w.numpy())

运行结果如下，可以看出变量w的值在不断被更新，以减小loss的值

2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

分布式和多GPU

TensorFlow的Github上对于Eager Execution的描述如下：

This feature is in early stages and work remains to be done in terms of smooth support for distributed and multi-GPU training and CPU performance.

意思是说，Eager Execution仍然是一个新特性，对于分布式训练、多GPU训练和CPU的性能，仍有很多的工作可做。对于想使用分布式训练的朋友来说，还是老老实实先用TensorFlow的静态图吧。下面这段引用描述了TensorFlow的分布式运行方法：

TensorFlow是Google开源的基于神经网络的深度学习引擎，可以支持分布式运行。通常构建单一的包含了一系列参数的图, 并且创建多个模型的副本来映射到不同tasks。每个model的副本有一个不同的train_op，并且对于每个Worker service而言一个或者多个的客户端线程可以调用sess.run(train_ops[i])。这种方法只使用了单一的tf.Session，它的工作目标是集群中的某个workers。而另一种分布式训练器的方法使用多张图，一张图对应一个worker，并且每张图都包含了一系列的参数的集合和一份模型的赋值。而容器的机制就是在不同的图之间共享变量：一旦某个变量构造完成，可选的container参数会由图中每份复制的相同值来决定。对于较大的模型而言，这种方法会更加有效，毕竟整个图更小了一点。这种方法就需要使用多个tf.Session对象：每个worker过程都会包含一个，不过不同的Session会指向不同的目标worker。这个tf.Session对象即可以在单一的Python客户端中创建，也可以在多个客户端中创建。