这篇文章主要讲解了“Tensorflow怎么使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Tensorflow怎么使用”吧！

创新互联公司始终坚持【策划先行，效果至上】的经营理念，通过多达十年累计超上千家客户的网站建设总结了一套系统有效的全网推广解决方案，现已广泛运用于各行各业的客户，其中包括：水泥搅拌车等企业，备受客户好评。

Tensorflow graphs

Tensorflow是基于graph的并行计算模型。关于graph的理解可以参考官方文档。举个例子，计算a=(b+c)∗(c+2)a=(b + c) * (c + 2)a=(b+c)∗(c+2)，我们可以将算式拆分成一下：

d = b + c
e = c + 2
a = d * e

转换成graph后的形式为：

> 讲一个简单的算式搞成这样确实大材小用，但是我们可以通过这个例子发现：$d = b + c$和$e = c + 2$是不相关的，也就是可以**并行计算**。对于更复杂的CNN和RNN，graph的并行计算的能力将得到更好的展现。

实际中，基于Tensorflow构建的三层（单隐层）神经网络如下图所示：

 **Tensorflow data flow graph**

上图中，圆形或方形的节点被称为node，在node中流动的数据流被称为张量(tensor)。更多关于tensor的描述见官方文档。

0阶张量 == 标量
1阶张量 == 向量（一维数组）
2阶张量 == 二维数组
…
n阶张量 == n维数组

tensor与node之间的关系：
  如果输入tensor的维度是5000×645000 \times 645000×64，表示有5000个训练样本，每个样本有64个特征，则输入层必须有64个node来接受这些特征。

上图表示的三层网络包括：输入层(图中的input)、隐藏层(这里取名为ReLU layer表示它的激活函数是ReLU）、输出层(图中的Logit Layer)。

可以看到，每一层中都有相关tensor流入Gradient节点计算梯度，然后这些梯度tensor进入SGD Trainer节点进行网络优化（也就是update网络参数）。

Tensorflow正是通过graph表示神经网络，实现网络的并行计算，提高效率。下面我们将通过一个简单的例子来介绍TensorFlow的基础语法。

A Simple TensorFlow example

用Tensorflow计算a=(b+c)∗(c+2)a = (b + c) * (c + 2)a=(b+c)∗(c+2)， 1. 定义数据：

import tensorflow as tf

# 首先，创建一个TensorFlow常量=>2
const = tf.constant(2.0, name='const')

# 创建TensorFlow变量b和c
b = tf.Variable(2.0, name='b')
c = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='c')

如上，TensorFlow中，使用tf.constant()定义常量，使用tf.Variable()定义变量。Tensorflow可以自动进行数据类型检测，比如：赋值2.0就默认为tf.float32，但最好还是显式地定义。更多关于TensorFlow数据类型的介绍查看官方文档。
2. 定义运算(也称TensorFlow operation)：

# 创建operation
d = tf.add(b, c, name='d')
e = tf.add(c, const, name='e')
a = tf.multiply(d, e, name='a')

发现了没，在TensorFlow中，+−×÷+-\times \div+−×÷都有其特殊的函数表示。实际上，TensorFlow定义了足够多的函数来表示所有的数学运算，当然也对部分数学运算进行了运算符重载，但保险起见，我还是建议你使用函数代替运算符。

**！！TensorFlow中所有的变量必须经过初始化才能使用，**初始化方式分两步：

1. 定义初始化operation

2. 运行初始化operation

# 1. 定义init operation
init_op = tf.global_variables_initializer()

以上已经完成TensorFlow graph的搭建，下一步即计算并输出。

运行graph需要先调用tf.Session()函数创建一个会话(session)。session就是我们与graph交互的handle。更多关于session的介绍见官方文档。

# session
with tf.Session() as sess:
	# 2. 运行init operation
	sess.run(init_op)
	# 计算
	a_out = sess.run(a)
	print("Variable a is {}".format(a_out))

值得一提的是，TensorFlow有一个极好的可视化工具TensorBoard，详见官方文档。

The TensorFlow placeholder

对上面例子的改进：使变量b可以接收任意值。TensorFlow中接收值的方式为占位符(placeholder)，通过tf.placeholder()创建。

# 创建placeholder
b = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='b')

•  

第二个参数值为[None, 1]，其中None表示不确定，即不确定第一个维度的大小，第一维可以是任意大小。特别对应tensor数量(或者样本数量)，输入的tensor数目可以是32、64…

现在，如果得到计算结果，需要在运行过程中feed占位符b的值，具体为将a_out = sess.run(a)改为：

np.newaxis: https://www.jianshu.com/p/78e1e281f698

a_out = sess.run(a, feed_dict={b: np.arange(0, 10)[:, np.newaxis]})

输出：

Variable a is [[  3.]
 [  6.]
 [  9.]
 [ 12.]
 [ 15.]
 [ 18.]
 [ 21.]
 [ 24.]
 [ 27.]
 [ 30.]]

A Neural Network Example

神经网络的例子，数据集为MNIST数据集。
1. 加载数据：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

•  

one_hot=True表示对label进行one-hot编码，比如标签4可以表示为[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]。这是神经网络输出层要求的格式。

Setting things up

2. 定义超参数和placeholder

# 超参数
learning_rate = 0.5
epochs = 10
batch_size = 100

# placeholder
# 输入图片为28 x 28 像素 = 784
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
# 输出为0-9的one-hot编码
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

再次强调，[None, 784]中的None表示任意值，特别对应tensor数目。

3. 定义参数w和b

# hidden layer => w, b
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 300], stddev=0.03), name='W1')
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([300]), name='b1')
# output layer => w, b
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([300, 10], stddev=0.03), name='W2')
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([10]), name='b2')

在这里，要了解全连接层的两个参数w和b都是需要随机初始化的，tf.random_normal()生成正态分布的随机数。

4. 构造隐层网络

# 计算输出
y_ = tf.nn.softmax(tf.add(tf.matmul(hidden_out, W2), b2))

上面代码对应于公式：

5. 构造输出（预测值）

# 计算输出
y_ = tf.nn.softmax(tf.add(tf.matmul(hidden_out, W2), b2))

对于单标签多分类任务，输出层的激活函数都是tf.nn.softmax()。更多关于softmax的知识见维基百科。

6. BP部分—定义loss
损失为交叉熵，公式为

公式分为两步：

1. 对n个标签计算交叉熵

2. 对m个样本取平均

•  

7. BP部分—定义优化算法

# 创建优化器，确定优化目标
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimizer(cross_entropy)

TensorFlow中更多优化算法详见官方文档。

8. 定义初始化operation和准确率node

# init operator
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建准确率节点
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

correct_predicion会返回一个m×1m\times 1m×1的tensor，tensor的值为True/False表示是否正确预测。

Setting up the training

9. 开始训练

# 创建session
with tf.Session() as sess:
	# 变量初始化
	sess.run(init_op)
	total_batch = int(len(mnist.train.labels) / batch_size)
	for epoch in range(epochs):
		avg_cost = 0
		for i in range(total_batch):
			batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size=batch_size)
			_, c = sess.run([optimizer, cross_entropy], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
			avg_cost += c / total_batch
		print("Epoch:", (epoch + 1), "cost = ", "{:.3f}".format(avg_cost))
	print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))

输出：

Epoch: 1 cost = 0.586
Epoch: 2 cost = 0.213
Epoch: 3 cost = 0.150
Epoch: 4 cost = 0.113
Epoch: 5 cost = 0.094
Epoch: 6 cost = 0.073
Epoch: 7 cost = 0.058
Epoch: 8 cost = 0.045
Epoch: 9 cost = 0.036
Epoch: 10 cost = 0.027

Training complete!
0.9787

通过TensorBoard可视化训练过程：

感谢各位的阅读，以上就是“Tensorflow怎么使用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Tensorflow怎么使用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

本文名称：Tensorflow怎么使用
本文地址：http://scyingshan.cn/article/jegocc.html