TensorFlow学习心得（1）：入门概念与程序结构

绝地灬酷狼 2023-07-14 10:45 21阅读 0赞

相信很多朋友入门机器学习使用的第一个框架就是TensorFlow了，但是很多小白（比如作者）对于TF的认识还停留在TFboys的阶段。那么我们今天就来简单地了解一下TensorFlow的概念和程序结构。

## 1. Tensor ##

首先我们来看看什么是Tensor。在官网的文档中，Tensor被翻译成”**张量**“，它的定义如下：

> 张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化，TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。

这是一个相当抽象的概念。其实，在TensorFlow之中，我们使用Tensor来表示数据。或者可以这么表达：TensorFlow所有的数据都是一个n维的数组，只是我们给它起了个名字叫做张量(Tensor)。

TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的 n维数组。那么在一个数组里边，我们总得知道我们的存进去的数据究竟是什么类型。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NTg0MzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70]不少朋友看到这张图应该会感到比较亲切。TF的数据类型和大多数编程语言基本一致。接下来，我们简单看一看几种特殊的TF数据类型。

特殊的张量有一下几种：

*  tf.Variable— 变量
 *  tf.constant— 常量
 *  tf.placeholder—占位符
 *  tf.SparseTensor—稀疏张量

常量就是常量的意思，一经创建就不会被改变。(相信大家还是能够理解的)

在TensorFlow中，创建常量的方式十分简单：

a = tf.constant(2)
    b = tf.constant(3)

而变量也挺好理解的（就将编程语言的概念跟这里类比就好了）。一般来说，我们在训练过程中的参数一般用变量进行存储起来，因为我们的参数会不停的变化。

在TensorFlow创建变量有两种方式：

1.  使用Variable类来创建

tf.random\_normal 方法返回形状为(1，4)的张量。它的4个元素符合均值为100、标准差为0.35的正态分布。

W = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=(1, 4), mean=100, stddev=0.35), name="W")
    b = tf.Variable(tf.zeros([4]), name="b")

1.  使用get\_variable的方式来创建

my_int_variable = tf.get_variable("my_int_variable", [1, 2, 3], dtype=tf.int32,
      initializer=tf.zeros_initializer)

值得注意的是：当我们创建完变量以后，我们每次使用之前，都需要为其进行初始化！

tf.global_variables_initializer()

同样地，在TensorFlow占位符也是这么一个概念，可能需要等到运行的时候才把某些变量确定下来，于是我们就有了占位符。在TensorFlow使用占位符也很简单：

文件名需要等到运行的时候才确定下来。

train_filenames = tf.placeholder(tf.string, shape=[None])

当我们运行的时候，可以通过feed\_dict将占位符具体的值给确定下来。

feed_dict={ train_filenames: training_filenames}

上面的东西说白了在编程语言中都是有的，只是语法变了而已。

## 2. Flow ##

我们将Flow翻译成中文：流，所以现在是Tensor流？

其实，在TensorFlow中，使用**图**（**graph**）来表示计算任务。其实TensorFlow默认会给我们一张空白的图，一般我们会叫这个为“**数据流图**”。

数据流图由有向边和节点组成，在使用TensorFlow的时候我们会在图中创建各种的节点，而Tensor会在这些节点中流通。所以，就叫做**TensorFlow**。

那有人就会好奇，我们执行什么操作会创建节点呢？在TensorFlow中，节点的类型可以分为三种：

*  存储节点：有状态的变量操作，通常用于存储模型参数
 *  计算节点：无状态的计算和控制操作，主要负责算法的逻辑或流程的控制
 *  数据节点：数据的占位符操作，用于描述图外输入的数据

看到这里的同学，可能就反应过来了：原来在上面创建的变量、常量和占位符在TensorFlow中都会生成一个节点！对于这类的操作Operation（行为）一般大家会简说成op。

所以，op就是在TensorFlow中所执行的一个操作统称而已（有可能是创建变量的操作、也有可能是计算的操作）。

在TensorFlow的常见的op有以下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NTg0MzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]相信不少小伙伴或多或少地了解了其中每个操作的确切含义。其实说白了就是TensorFlow会给我们一张空白的数据流图，我们往这张数据流图填充(创建节点)，从而实现想要效果。

因此，TensorFlow使用数据流图来表示计算任务，使用Tensor来表示数据，Tensor在数据流图中流动。在TensorFlow中”创建节点、运算“等行为统称为op。

## 3. Session ##

TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和执行阶段. 在构建阶段, op的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的op。

**注意**：因为是有向边，所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后，当前节点才能执行操作。  
说白了，就是当我们在编写代码的时候，实际上就是在将TensorFlow给我们的空白图描述成一张我们想要的图。但我们想要运行出图的结果，那就必须通过session来执行。

Fetch就时候可以在session.run的时候传入多个op（tensor），然后返回多个tensor（如果只传入一个tensor的话，那就是返回一个tensor）。

我们来简单总结一下：TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务.。图中的节点被称之为 op (operation 的缩写)。一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor。每个 Tensor 是一个类型化的多维数组。

## 4. 程序结构 ##

介绍了这么多关于TF的基本概念，接下来我们就通过一个栗子了解一下TensorFlow 与其他编程语言的不同之处。

首先TensorFlow程序分为两个独立的部分，分为任何拟创建神经网络的蓝图的构建及其执行。起初这对于传统程序员来说看起来很麻烦，但是正是图定义和执行的分开设计让 TensorFlow 能够多平台工作以及并行执行，TensorFlow 也因此更加强大。举个小例子：

import tensorflow as tf
    
    # 创建数据流图：y = a + b，其中a和b为存储节点。
    a = tf.Variable(1.0)
    b = tf.Variable(1.0)
    y = tf.add(a + b)
    
    # 如果不使用session来运行，那上面的代码只是一张图。我们通过session运行这张图，得到想要的结果
    with tf.Session() as sess:
        print(sess.run(y))

计算图的构建非常简单。添加变量和操作，并按照逐层建立神经网络的顺序传递它们（让张量流动）。

在本例子中，计算图由三个节点组成，目的也很明确，即为计算 a+b 之值。

接下来，为了使这个图生效，首先需要使用 tf.Session() 定义一个会话对象 sess。然后使用 Session 类中定义的 run 方法运行它，如下所示：

run(fetches,feed_dict=None,options=None,run_metadata)

运算结果的值在 fetches 中提取。在示例中，提取的张量为 y。run 方法将导致在每次执行该计算图的时候，都将对与 y 相关的张量和操作进行赋值。

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