基于TensorFlow的深度学习系列教程 1——Hello World!

最近看到一份不错的深度学习资源——Stanford中的CS20SI:《TensorFlow for Deep Learning Research》,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅。

为什么选择TensorFlow?

自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩。

深度学习的框架其实有很多,目前来说最火的还要数Pytorch、TensorFlow以及Keras。其中Pytorch比较适合学术研究,自己搞着玩,如果工业实践就不太适合了。TensorFlow由于时间比较久,学起来比较困难,不过有完整的开发、部署方案,还有大量的github项目可供参考。Keras则是TensorFlow的一个高级API,同类的还有TensorFlow的TFLearn等等。

总结来说,如果你是学生,只是为了论文或者学习,那么推荐Pytorch;如果你是公司的开发者,想要在业务中使用深度学习,推荐直接使用TensorFlow,如果使用最新的1.12,那么官方的示例里面就已经是Keras了;如果你是从github上面下载了源码想要学习,那就得去学习对应版本的TensorFlow API了。

在总结一下Tensoflow的优点:

  • 易用性:有对应Python的API
  • 可移植性:一套代码就可以适应单个或者多个CPU、GPU、移动设备等
  • 灵活性:可以部署在树莓派、安卓、windows、ios、linux等上
  • 可视化:有tensorboard提供开发的可视化界面,方便跟踪调参
  • 检查点:可以通过检查点记录保存实验数据
  • 自动微积分:自动求解梯度
  • 庞大的社区:一年内拥有10000+的开发者,3000+的项目
  • 大量基于TensorFlow的项目代码

使用TensorFlow的公司包括:Google,OpenAI,DeepMind,SnapChat,Airbus,eBay等

基于TensorFlow可以做很多事情,比如图像CV、自然语言处理NLP、语音识别等等。

基础知识

1. 简化的API

下面就来学习下TensorFlow的基础知识,TensorFlow不仅提供了基础的语法,还提供了一些简化的API:

  • TF Learn,tf.contrib.learn,基于scikit-learn风格的API
  • TF Slim,tf.contrib.slim,轻量级的tf构建API,可以自动配置默认值,简化使用
  • Keras,更高级更抽象的API,使用Keras之后,就像叠积木一样创建模型,不过对于背后的原理隐藏的太深太深...

2. 数据流图

如果做过大数据或者接触过java8的流计算,对这种数据流图应该比较了解。就是我们在程序执行前,先构建好计算的流程框架,然后执行的时候现去读取数据分配资源执行计算。这样一方面把构建与计算分离,另一方面也可以代码自己做更深的优化。

比如上面的数据流图中,事先定义好整个网络的结构,然后计算的时候直接传入5和3,就能得到结果23了。

3. Tensor张量

张量,不是张亮,更不是麻辣烫,它是一种高维数据的统称。比如:

  • 0维的张量,我们也叫做标量scalar或者数字,
  • 1维的张量,叫做向量vector
  • 2维的张量,叫做矩阵matrix

因此TensorFlow,可以理解为Tensor+Flow,即张量的数据流。

4. 数据流图的例子

import tensorflow as tf

# 第一个例子,计算两个数的加法
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
x = tf.add(a, b)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(x))

在上面的代码中,就构建了一个最基本的数据流图的计算例子。

其中

a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
x = tf.add(a, b)

就是在构建图。而想要拿到x的值,就必须新建一个session(这个时候才会分配资源),执行run方法(这个时候才会执行)。

5. tensorboard的使用

为了方便查看构建图,需要学会怎么使用TensorBoard。在上面的代码中,只需要增加Tensorboard的声明即可:

import tensorflow as tf

# 第一个例子,计算两个数的加法
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
x = tf.add(a, b)

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', sess.graph)
    print(sess.run(x))

writer.close()

然后在命令行中输入

tensorboard --logdir=/Users/xingoo/PycharmProjects/xxx/graphs

登录localhost:6006就可以看到下面的内容。

可以看到左边有描述每个节点的意思,点击add后,可以到关于add节点的描述。由于构建的图很简单,就是两个数相加,因此整个图只有三个圈圈。并且按照默认的操作进行了命名。

6. 更复杂点的例子

增加以下图的复杂度,并且同时对两个结果计算:

import tensorflow as tf

# tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False)

a = tf.constant([1, 3], name="a")
b = tf.constant([[0, 1], [2, 3]], name="b")

x = tf.add(a, b, name="add")
y = tf.multiply(a, b, name="mul")

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', sess.graph)
    x, y = sess.run([x, y])
    print(x)
    print(y)
    writer.close()

由于x、y是独立运算没有什么交集,因此在图中,他们是独立的两个操作。

7. 关于图

回头再来看看tensorFlow中的图到底是什么呢?当使用第5部分中的代码构建graph时,可以直接输出graph的定义:

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
x = tf.add(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.graph.as_graph_def())

得到如下的内容:

node {
  name: "Const"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_INT32
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_INT32
        tensor_shape {
        }
        int_val: 2
      }
    }
  }
}
node {
  name: "Const_1"
  op: "Const"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_INT32
    }
  }
  attr {
    key: "value"
    value {
      tensor {
        dtype: DT_INT32
        tensor_shape {
        }
        int_val: 3
      }
    }
  }
}
node {
  name: "Add"
  op: "Add"
  input: "Const"
  input: "Const_1"
  attr {
    key: "T"
    value {
      type: DT_INT32
    }
  }
}
versions {
  producer: 26
}

每个node基本都包含下面你的内容:

{
    name:我们自己起的名字,如果没有则是op+自增的数,
    op:操作
    attr: 类型
    attr:值 {
        形状、初始值
    }
}

通过上面的json,就能完美的组合出web中看到的图了。

至于graph到底怎么用,就看后面一节课的内容吧。

参考

CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

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