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tensorflow入門

tensorflow是由谷歌人工智慧團隊谷歌大腦（Google Brain）開發和維護的一個深度學習框架。

入門案例

以下是一個加法運算的示例，我們通過tensorflow構建一個tensorflow graph ，然後通過session

會話去執行該graph，我們通過api sess.run()來指定圖python基礎教程的輸出，除了最終的結果，參與整個圖運

算的資料我們都可以輸出，如果我們需要得到的話。

 1 import tensorflow as tf
 2 
 3 """
 4
 
 實現一個加法運算，必須遵循以下的格式
 5 """
 6 
 7 #建立一個tensor張量
 8 a = tf.constant(5.0)
 9 b = tf.constant(6.0)
10 
11 #建立一個op(操作)
12 sum=tf.add(a, b)
13 
14 #通過Session執行graph
15 with tf.Session() as sess:
16     print(sess.run(sum))
17     print(sess.run([a, sum]))
18     print(sum.eval())

執行結果

我們通過sess.run(sum)來輸出資料sum，如果輸出的資料是多個，我們需要使用元組。

我們也可以使用sum.eval()來輸出資料sum。

核心概念

tensorflow=tensor + flow ,也就是有向資料流 ，我們使用tensorflow就是構建一個數據流圖， 然後執行改圖。

tensorflow資料流圖

張量： tensor， 資料就是張量
節點： operation(op),所有的運算操作都是一個op
圖： graph，整個程式的結構就是一個graph，定義了整個程式的框架
會話： session ， 用來執行圖
tensor(張量）

tensorflow graph中的資料都是張量，示例如下：

1 import tensorflow as tf
2 
3 
4
 
 a = tf.constant(5.0)
5 b = tf.constant(6.0)
6 sum=tf.add(a, b)
7 print(a)
8 print(sum)

輸出結果如下：

我們看到的結果就是Tensor物件

op(操作)

只要使用tensorflow的API定義的函式都是op， 如constant(), add()。

graph(圖）

tenorflow有一個預設圖， 如果我們不指定圖的話， 預設就是在預設圖上執行的。

預設圖
如果我們不指定圖的話，我們使用的是tensorflow的預設圖，他會自動呼叫 graph=

tf.get_default_graph(), 相當於給程式分配了一段記憶體， 我們所有的Tensor， op

都在這張圖上。

 1 import tensorflow as tf
 2 
 3 """
 4 實現一個加法運算，必須遵循以下的格式
 5 """
 6 
 7 #建立兩個tensor張量
 8 a = tf.constant(5.0)
 9 b = tf.constant(6.0)
10 #建立一個op(操作)
11 sum=tf.add(a, b)
12 
13 print(a.graph)
14 print(b.graph)
15 print(sum.graph)
16 
17 #預設圖
18 graph = tf.get_default_graph()
19 print(graph)
20 
21 #通過Session執行graph
22 with tf.Session() as sess:
23     print(sess.run(sum))
24     print(sess.run([a, sum]))
25     print(sum.eval())

 

執行結果如下圖所示：

通過執行結果，發現tensor， op ， 和session 都執行在一張圖上， 也就是系統預設

的這張圖 。 with tf.Session() as sess: 相當於 with.tf.Session(graph) as sess: 。

自定義圖
預設使用的是tensorflow預設圖，我們也是可以自定義圖，一下是一個自定義圖的完整示例：

1 import tensorflow as tf
2   
3 #建立一個圖
4 g = tf.Graph()
5 
6 #使用自定義的圖
7 
8 with g.as_default():
9      pass

session(會話)
session是一個會話， tensorflow的graph必須在Session中執行

會話的作用
1.執行圖的資源

2.分配資源運算，決定graph在什麼裝置上執行

3.掌握資源（變數的資源，佇列，執行緒）

會話物件， 我們可以執行建立，執行和關閉等操作

1 s = tf.Session()
2 s.run()
3 s.close()

上下文環境
會話就是graph的上下文環境，只要有Session就有上下文環境。