tensorflow基本用法個人筆記

綜述

  TensorFlow程式分為構建階段和執行階段。通過構建一個圖、執行這個圖來得到結果。

構建圖

  創建源op，源op不需要任何輸入，例如常量constant，源op的輸出被傳遞給其他op做運算。

import tensorflow as tf

# 創建一個常量 op, 產生一個 1x2 矩陣. 這個 op 被作為一個節點
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 創建另外一個常量 op, 產生一個 2x1 矩陣.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 創建一個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作為輸入.
# 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

在一個會話中啟動圖

  構造圖之後，需要創建Session對象來啟動圖。

# 啟動預設圖.
sess = tf.Session()

#執行剛纔的圖
result = sess.run(product)
print result
# ==> [[ 12.]]

# 任務完成, 關閉會話.
sess.close()

  使用“with”代碼塊來自動完成關閉動作。

with tf.Session() as sess:
    result = seff.run([product])
    print result

  Tensorflow一般自動檢測GPU來執行操作，並預設使用第一個GPU，因此有些情況可能需要手動指定GPU。with...Device

with tf.Session() as sess:
  with tf.device("/gpu:1"):
    matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
    matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
    product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
    ...

• "/cpu:0":機器的CPU
• "/gpu:0":機器的第一個GPU
• "/gpu:1":機器的第二個GPU

互動式使用

# 進入一個互動式 TensorFlow 會話.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])

# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' 
x.initializer.run()

# 增加一個減法 sub op, 從 'x' 減去 'a'. 運行減法 op, 輸出結果 
sub = tf.sub(x, a)
print sub.eval()
# ==> [-2. -1.]

Tensor（張量）

  TensorFlow程式使用tensor數據結構來代表所有數據。

變數

# 創建一個變數, 初始化為標量 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")

one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value) #將新值賦給變數state

# 啟動圖後, 變數必須先經過`初始化` (init) op 初始化,
init_op = tf.initialize_all_variables()

# 啟動圖, 運行 op
with tf.Session() as sess:
  # 運行 'init' op 來初始化變數
  sess.run(init_op)
  # 列印 'state' 的初始值
  print sess.run(state)
  # 運行 op, 更新 'state', 並列印 'state'
  for _ in range(3):
    sess.run(update)
    print sess.run(state)

# 輸出:
# 0
# 1
# 2
# 3

Feed

input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)
#placeholder為臨時占位符
output = tf.mul(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
  print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})
  #這裡通過feed_dict將數據填入剛纔的占位符。
# 輸出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]

參考網址：TensorFlow中文社區