tensorflow学习笔记二:入门基础

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TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数。

1、编辑器

编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦。我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matlab差不多,还可以在右上角查看变量的值。因此我一直使用这个编辑器。它的启动方式也很简单,直接在终端输入spyder就行了。

2、常量

我们一般引入tensorflow都用语句

import tensorflow as tf

因此,以后文章中我就直接用tf来表示tensorflow了。

在tf中,常量的定义用语句:

a=tf.constant(10)

这就定义了一个值为10的常量a

3、变量

变量用Variable来定义, 并且必须初始化,如:

x=tf.Variable(tf.ones([3,3]))
y=tf.Variable(tf.zeros([3,3]))

分别定义了一个3×3的全1矩阵x,和一个3×3的全0矩阵y,0和1的值就是初始化。

变量定义完后,还必须显式的执行一下初始化操作,即需要在后面加上一句:

init=tf.initialize_all_variables()

这句可不要忘了,否则会出错。

4、占位符

变量在定义时要初始化,但是如果有些变量刚开始我们并不知道它们的值,无法初始化,那怎么办呢?

那就用占位符来占个位置,如:

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

指定这个变量的类型和shape,以后再用feed的方式来输入值。

5、图(graph)

如果把下面的python语句改在tf语句,该怎么写呢:

x=3
y=2
z=x+y
print(z)

定义两个变量,并将两个数相加,输出结果。如果在tf中直接像上面这样写,那就错了。x,y,z分别是三个tensor对象,对象间的运算称之为操作(op), tf不会去一条条地执行各个操作,而是把所有的操作都放入到一个图(graph)中,图中的每一个结点就是一个操作。然后行将整个graph 的计算过程交给一个 TensorFlow 的Session, 此 Session 可以运行整个计算过程,比起操作(operations)一条一条的执行效率高的多。

执行代码如下:

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(3)
y = tf.Variable(5)
z=x+y
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(z))

其中sess.run()即是执行,注意要先执行变量初始化操作,再执行运算操作。

Session需要先创建,使用完后还需要释放。因此我们使用with…as..语句,让系统自动释放。

例子1:hello world

import tensorflow as tf
word=tf.constant('hello,world!')
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(word))

例子2:加法和乘法

import tensorflow as tf 
a = tf.placeholder(tf.int16)
b = tf.placeholder(tf.int16)
add = tf.add(a, b)
mul = tf.mul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print('a+b=',sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}))
    print('a*b=',sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3}))

此处使用feed_dict以字典的方式对多个变量输入值。

例子3: 矩阵乘法

import tensorflow as tf 
a=tf.Variable(tf.ones([3,2]))
b=tf.Variable(tf.ones([2,3]))
product=tf.matmul(5*a,4*b)
init=tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(product))

其中

product=tf.matmul(5*a,4*b)

也可以改成

product=tf.matmul(tf.mul(5.0,a),tf.mul(4.0,b))

定义变量时,没有指定数据类型,则默认为float32,因此是5.0而不是5

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