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Tensorflow教程
1. 新手入门
1. 1 介绍
1. 2 下载与安装
1. 3 基本用法
2. 完整教程
2. 1 总览
2. 2 MNIST 数据下载
2. 3 MNIST机器学习入门
2. 4 深入MNIST
2. 5 TensorFlow运作方式入门
2. 6 卷积神经网络
2. 7 字词的向量表示
2. 8 递归神经网络
2. 9 曼德布洛特集合
2. 10 偏微分方程
3 进阶指南
3. 1总览
3. 2变量:创建、初始化、保存和加载
3. 3TensorBoard:可视化学习
3. 4TensorBoard: 图表可视化
3. 5数据读取
3. 6线程和队列
3. 7增加一个新 Op
3. 8自定义数据读取
3. 9使用 GPUs
3. 10共享变量
4.资源
4.1总览
4.2BibTex 引用
4.3示例使用
4.4FAQ
4.5术语表
4.6 TENSOR排名、形状和类型
 
 

TensorFlow运作方式入门
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代码:tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/

本篇教程的目的,是向大家展示如何利用TensorFlow使用(经典)MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络(feed-forward neural network)。我们的目标读者,是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士。

因此,撰写该系列教程并不是为了教大家机器学习领域的基础知识。

在学习本教程之前,请确保您已按照安装TensorFlow教程中的要求,完成了安装。

教程使用的文件

本教程引用如下文件:

文件

目的

mnist.py

构建一个完全连接(fully connected)的MINST模型所需的代码。

fully_connected_feed.py

利用下载的数据集训练构建好的MNIST模型的主要代码,以数据反馈字典(feed dictionary)的形式作为输入模型。

只需要直接运行fully_connected_feed.py文件,就可以开始训练:

python fully_connected_feed.py

准备数据

MNIST是机器学习领域的一个经典问题,指的是让机器查看一系列大小为28x28像素的手写数字灰度图像,并判断这些图像代表0-9中的哪一个数字。

更多相关信息,请查阅Yann LeCun网站中关于MNIST的介绍 Chris Olah对MNIST的可视化探索。

下载

在run_training()方法的一开始,input_data.read_data_sets()函数会确保你的本地训练文件夹中,已经下载了正确的数据,然后将这些数据解压并返回一个含有DataSet实例的字典。

data_sets = input_data.read_data_sets(FLAGS.train_dir, FLAGS.fake_data)

注意:fake_data标记是用于单元测试的,读者可以不必理会。

数据集

目的

data_sets.train

55000个图像和标签(labels),作为主要训练集。

data_sets.validation

5000个图像和标签,用于迭代验证训练准确度。

data_sets.test

10000个图像和标签,用于最终测试训练准确度(trained accuracy)。

了解更多数据有关信息,请查阅此系列教程的数据下载 部分.

输入与占位符(Inputs and Placeholders)

placeholder_inputs()函数将生成两个tf.placeholder操作,定义传入图表中的shape参数,shape参数中包括batch_size值,后续还会将实际的训练用例传入图表。

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,
IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))

在训练循环(training loop)的后续步骤中,传入的整个图像和标签数据集会被切片,以符合每一个操作所设置的batch_size值,占位符操作将会填补以符合这个batch_size值。然后使用feed_dict参数,将数据传入sess.run()函数。

构建图表 (Build the Graph)

在为数据创建占位符之后,就可以运行mnist.py文件,经过三阶段的模式函数操作:inference(), loss(),和training()。图表就构建完成了。

1.inference() —— 尽可能地构建好图表,满足促使神经网络向前反馈并做出预测的要求。

2.loss() —— 往inference图表中添加生成损失(loss)所需要的操作(ops)。

3.training() —— 往损失图表中添加计算并应用梯度(gradients)所需的操作。

推理(Inference)

inference()函数会尽可能地构建图表,做到返回包含了预测结果(output prediction)的Tensor。

它接受图像占位符为输入,在此基础上借助ReLu(Rectified Linear Units)激活函数,构建一对完全连接层(layers),以及一个有着十个节点(node)、指明了输出logtis模型的线性层。

每一层都创建于一个唯一的tf.name_scope之下,创建于该作用域之下的所有元素都将带有其前缀。

with tf.name_scope('hidden1') as scope:

在定义的作用域中,每一层所使用的权重和偏差都在tf.Variable实例中生成,并且包含了各自期望的shape。

weights = tf.Variable(
tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),
name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),
name='biases')

例如,当这些层是在hidden1作用域下生成时,赋予权重变量的独特名称将会是"hidden1/weights"。

每个变量在构建时,都会获得初始化操作(initializer ops)。

在这种最常见的情况下,通过tf.truncated_normal函数初始化权重变量,给赋予的shape则是一个二维tensor,其中第一个维度代表该层中权重变量所连接(connect from)的单元数量,第二个维度代表该层中权重变量所连接到的(connect to)单元数量。对于名叫hidden1的第一层,相应的维度则是[IMAGE_PIXELS, hidden1_units],因为权重变量将图像输入连接到了hidden1层。tf.truncated_normal初始函数将根据所得到的均值和标准差,生成一个随机分布。

然后,通过tf.zeros函数初始化偏差变量(biases),确保所有偏差的起始值都是0,而它们的shape则是其在该层中所接到的(connect to)单元数量。

图表的三个主要操作,分别是两个tf.nn.relu操作,它们中嵌入了隐藏层所需的tf.matmul;以及logits模型所需的另外一个tf.matmul。三者依次生成,各自的tf.Variable实例则与输入占位符或下一层的输出tensor所连接。

hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)

hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)

logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases

最后,程序会返回包含了输出结果的logitsTensor。

损失(Loss)

loss()函数通过添加所需的损失操作,进一步构建图表。

首先,labels_placeholer中的值,将被编码为一个含有1-hot values的Tensor。例如,如果类标识符为“3”,那么该值就会被转换为:

[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

batch_size = tf.size(labels)
labels = tf.expand_dims(labels, 1)
indices = tf.expand_dims(tf.range(0, batch_size, 1), 1)
concated = tf.concat(1, [indices, labels])
onehot_labels = tf.sparse_to_dense(
concated, tf.pack([batch_size, NUM_CLASSES]), 1.0, 0.0)

之后,又添加一个tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits操作,用来比较inference()函数与1-hot标签所输出的logits Tensor。

cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,
onehot_labels,
name='xentropy')

然后,使用tf.reduce_mean函数,计算batch维度(第一维度)下交叉熵(cross entropy)的平均值,将将该值作为总损失。

loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='xentropy_mean')

最后,程序会返回包含了损失值的Tensor。

注意:交叉熵是信息理论中的概念,可以让我们描述如果基于已有事实,相信神经网络所做的推测最坏会导致什么结果。更多详情,请查阅博文《可视化信息理论》(http://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/)

训练

training()函数添加了通过梯度下降(gradient descent)将损失最小化所需的操作。

首先,该函数从loss()函数中获取损失Tensor,将其交给tf.scalar_summary,后者在与SummaryWriter(见下文)配合使用时,可以向事件文件(events file)中生成汇总值(summary values)。在本篇教程中,每次写入汇总值时,它都会释放损失Tensor的当前值(snapshot value)。

tf.scalar_summary(loss.op.name, loss)

接下来,我们实例化一个tf.train.GradientDescentOptimizer,负责按照所要求的学习效率(learning rate)应用梯度下降法(gradients)。

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(FLAGS.learning_rate)

之后,我们生成一个变量用于保存全局训练步骤(global training step)的数值,并使用minimize()函数更新系统中的三角权重(triangle weights)、增加全局步骤的操作。根据惯例,这个操作被称为 train_op,是TensorFlow会话(session)诱发一个完整训练步骤所必须运行的操作(见下文)。

global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

最后,程序返回包含了训练操作(training op)输出结果的Tensor。

训练模型

一旦图表构建完毕,就通过fully_connected_feed.py文件中的用户代码进行循环地迭代式训练和评估。

图表

在run_training()这个函数的一开始,是一个Python语言中的with命令,这个命令表明所有已经构建的操作都要与默认的tf.Graph全局实例关联起来。

with tf.Graph().as_default():

tf.Graph实例是一系列可以作为整体执行的操作。TensorFlow的大部分场景只需要依赖默认图表一个实例即可。

利用多个图表的更加复杂的使用场景也是可能的,但是超出了本教程的范围。

会话

完成全部的构建准备、生成全部所需的操作之后,我们就可以创建一个tf.Session,用于运行图表。

sess = tf.Session()

另外,也可以利用with代码块生成Session,限制作用域:

with tf.Session() as sess:

Session函数中没有传入参数,表明该代码将会依附于(如果还没有创建会话,则会创建新的会话)默认的本地会话。

生成会话之后,所有tf.Variable实例都会立即通过调用各自初始化操作中的sess.run()函数进行初始化。

init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)

sess.run()方法将会运行图表中与作为参数传入的操作相对应的完整子集。在初次调用时,init操作只包含了变量初始化程序tf.group。图表的其他部分不会在这里,而是在下面的训练循环运行。

训练循环

完成会话中变量的初始化之后,就可以开始训练了。

训练的每一步都是通过用户代码控制,而能实现有效训练的最简单循环就是:

for step in xrange(max_steps):
sess.run(train_op)

但是,本教程中的例子要更为复杂一点,原因是我们必须把输入的数据根据每一步的情况进行切分,以匹配之前生成的占位符。

向图表提供反馈

执行每一步时,我们的代码会生成一个反馈字典(feed dictionary),其中包含对应步骤中训练所要使用的例子,这些例子的哈希键就是其所代表的占位符操作。

fill_feed_dict函数会查询给定的DataSet,索要下一批次batch_size的图像和标签,与占位符相匹配的Tensor则会包含下一批次的图像和标签。

images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size)

然后,以占位符为哈希键,创建一个Python字典对象,键值则是其代表的反馈Tensor。

feed_dict = {
images_placeholder: images_feed,
labels_placeholder: labels_feed,
}

这个字典随后作为feed_dict参数,传入sess.run()函数中,为这一步的训练提供输入样例。

检查状态

在运行sess.run函数时,要在代码中明确其需要获取的两个值:[train_op, loss]。

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,
images_placeholder,
labels_placeholder)
_, loss_value = sess.run([train_op, loss],
feed_dict=feed_dict)

因为要获取这两个值,sess.run()会返回一个有两个元素的元组。其中每一个Tensor对象,对应了返回的元组中的numpy数组,而这些数组中包含了当前这步训练中对应Tensor的值。由于train_op并不会产生输出,其在返回的元祖中的对应元素就是None,所以会被抛弃。但是,如果模型在训练中出现偏差,loss Tensor的值可能会变成NaN,所以我们要获取它的值,并记录下来。

假设训练一切正常,没有出现NaN,训练循环会每隔100个训练步骤,就打印一行简单的状态文本,告知用户当前的训练状态。

if step % 100 == 0:
print 'Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)' % (step, loss_value, duration)

状态可视化

为了释放TensorBoard所使用的事件文件(events file),所有的即时数据(在这里只有一个)都要在图表构建阶段合并至一个操作(op)中。

summary_op = tf.merge_all_summaries()

在创建好会话(session)之后,可以实例化一个tf.train.SummaryWriter,用于写入包含了图表本身和即时数据具体值的事件文件。

summary_writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.train_dir,
graph_def=sess.graph_def)

最后,每次运行summary_op时,都会往事件文件中写入最新的即时数据,函数的输出会传入事件文件读写器(writer)的add_summary()函数。。

summary_str = sess.run(summary_op, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)

事件文件写入完毕之后,可以就训练文件夹打开一个TensorBoard,查看即时数据的情况。

注意:了解更多如何构建并运行TensorBoard的信息,请查看相关教程Tensorboard:训练过程可视化。

保存检查点(checkpoint)

为了得到可以用来后续恢复模型以进一步训练或评估的检查点文件(checkpoint file),我们实例化一个tf.train.Saver。

saver = tf.train.Saver()

在训练循环中,将定期调用saver.save()方法,向训练文件夹中写入包含了当前所有可训练变量值得检查点文件。

saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step)

这样,我们以后就可以使用saver.restore()方法,重载模型的参数,继续训练。

saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)

评估模型

每隔一千个训练步骤,我们的代码会尝试使用训练数据集与测试数据集,对模型进行评估。do_eval函数会被调用三次,分别使用训练数据集、验证数据集合测试数据集。

print 'Training Data Eval:'
do_eval(sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.train)
print 'Validation Data Eval:'
do_eval(sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.validation)
print 'Test Data Eval:'
do_eval(sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.test)

注意,更复杂的使用场景通常是,先隔绝data_sets.test测试数据集,只有在大量的超参数优化调整(hyperparameter tuning)之后才进行检查。但是,由于MNIST问题比较简单,我们在这里一次性评估所有的数据。

构建评估图表(Eval Graph)

在打开默认图表(Graph)之前,我们应该先调用get_data(train=False)函数,抓取测试数据集。

test_all_images, test_all_labels = get_data(train=False)

在进入训练循环之前,我们应该先调用mnist.py文件中的evaluation函数,传入的logits和标签参数要与loss函数的一致。这样做事为了先构建Eval操作。

eval_correct = mnist.evaluation(logits, labels_placeholder)

evaluation函数会生成tf.nn.in_top_k 操作,如果在K个最有可能的预测中可以发现真的标签,那么这个操作就会将模型输出标记为正确。在本文中,我们把K的值设置为1,也就是只有在预测是真的标签时,才判定它是正确的。

val_correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)

评估图表的输出(Eval Output)

之后,我们可以创建一个循环,往其中添加feed_dict,并在调用sess.run()函数时传入eval_correct操作,目的就是用给定的数据集评估模型。

for step in xrange(steps_per_epoch):
feed_dict = fill_feed_dict(data_set,
images_placeholder,
labels_placeholder)
true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict=feed_dict)

true_count变量会累加所有in_top_k操作判定为正确的预测之和。接下来,只需要将正确测试的总数,除以例子总数,就可以得出准确率了。

precision = float(true_count) / float(num_examples)
print ' Num examples: %d Num correct: %d Precision @ 1: %0.02f' % (
num_examples, true_count, precision)

 


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