本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)，商品物体检测项目介绍，YOLO与SSD，商品检测数据集训练和模型导出与部署。
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共 9 章，60 子模块
TensorFlow介绍
说明TensorFlow的数据流图结构
应用TensorFlow操作图
说明会话在TensorFlow程序中的作用
应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作
应用Variable实现变量op的创建
应用Tensorboard实现图结构以及张量值的显示
应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载
应用tf.app.flags实现命令行参数添加和使用
应用TensorFlow实现线性回归
2.2 图与TensorBoard
学习目标
-
目标
- 说明图的基本使用
- 应用tf.Graph创建图、tf.get_default_graph获取默认图
- 知道开启TensorBoard过程
- 知道图当中op的名字以及命名空间
-
应用
- 无
-
内容预览
-
2.2.1 什么是图结构
-
2.2.2 图相关操作
- 1 默认图
- 2 创建图
-
2.2.3 TensorBoard:可视化学习
- 1 数据序列化-events文件
- 2 启动TensorBoard
-
2.2.4 OP
- 1 常见OP
- 2 指令名称
-
2.2.1 什么是图结构
图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据。
2.2.2 图相关操作
1 默认图
通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图。
查看默认图的两种方法：
- 通过调用tf.get_default_graph()访问 ，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可。
- op、sess都含有graph属性 ，默认都在一张图中
def graph_demo():
# 图的演示
a_t = tf.constant(10)
b_t = tf.constant(20)
# 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
# 更常用tensorflow提供的函数进行计算
# c_t = a_t + b_t
c_t = tf.add(a_t, b_t)
print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)
# 获取默认图
default_g = tf.get_default_graph()
print("获取默认图：\n", default_g)
# 数据的图属性
print("a_t的graph:\n", a_t.graph)
print("b_t的graph:\n", b_t.graph)
# 操作的图属性
print("c_t的graph:\n", c_t.graph)
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
sum_t = sess.run(c_t)
print("在sess当中的sum_t:\n", sum_t)
# 会话的图属性
print("会话的图属性：\n", sess.graph)
return None
2 创建图
-
可以通过tf.Graph()自定义创建图
-
如果要在这张图中创建OP，典型用法是使用tf.Graph.as_default()上下文管理器
def graph_demo():
# 图的演示
a_t = tf.constant(10)
b_t = tf.constant(20)
# 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
# 更常用tensorflow提供的函数进行计算
# c_t = a_t + b_t
c_t = tf.add(a_t, b_t)
print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)
# 获取默认图
default_g = tf.get_default_graph()
print("获取默认图：\n", default_g)
# 数据的图属性
print("a_t的graph:\n", a_t.graph)
print("b_t的graph:\n", b_t.graph)
# 操作的图属性
print("c_t的graph:\n", c_t.graph)
# 自定义图
new_g = tf.Graph()
print("自定义图：\n", new_g)
# 在自定义图中去定义数据和操作
with new_g.as_default():
new_a = tf.constant(30)
new_b = tf.constant(40)
new_c = tf.add(new_a, new_b)
# 数据的图属性
print("new_a的graph:\n", new_a.graph)
print("new_b的graph:\n", new_b.graph)
# 操作的图属性
print("new_c的graph:\n", new_c.graph)
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
sum_t = sess.run(c_t)
print("在sess当中的sum_t:\n", sum_t)
# 会话的图属性
print("会话的图属性：\n", sess.graph)
# 不同的图之间不能互相访问
# sum_new = sess.run(new_c)
# print("在sess当中的sum_new:\n", sum_new)
with tf.Session(graph=new_g) as sess2:
sum_new = sess2.run(new_c)
print("在sess2当中的sum_new:\n", sum_new)
print("会话的图属性：\n", sess2.graph)
# 很少会同时开启不同的图，一般用默认的图就够了
return None
TensorFlow有一个亮点就是，我们能看到自己写的程序的可视化效果，这个功能就是Tensorboard。在这里我们先简单介绍一下其基本功能。
2.2.3 TensorBoard:可视化学习
TensorFlow 可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，TensorFlow提供了TensorBoard 可视化工具。
实现程序可视化过程：
1 数据序列化-events文件
TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行，需要将数据生成一个序列化的 Summary protobuf 对象。
# 返回filewriter,写入事件文件到指定目录(最好用绝对路径)，以提供给tensorboard使用
tf.summary.FileWriter('./tmp/summary/test/', graph=sess.graph)
这将在指定目录中生成一个 event 文件，其名称格式如下：
events.out.tfevents.{timestamp}.{hostname}
2 启动TensorBoard
tensorboard --logdir="./tmp/tensorflow/summary/test/"
在浏览器中打开 TensorBoard 的图页面 127.0.0.1:6006，会看到与以下图形类似的图,在GRAPHS模块我们可以看到以下图结构
2.2.4 OP
2.2.4.1 常见OP
哪些是OP？
| 类型 | 实例 |
|---|---|
| 标量运算 | add, sub, mul, div, exp, log, greater, less, equal |
| 向量运算 | concat, slice, splot, constant, rank, shape, shuffle |
| 矩阵运算 | matmul, matrixinverse, matrixdateminant |
| 带状态的运算 | Variable, assgin, assginadd |
| 神经网络组件 | softmax, sigmoid, relu,convolution,max_pool |
| 存储, 恢复 | Save, Restroe |
| 队列及同步运算 | Enqueue, Dequeue, MutexAcquire, MutexRelease |
| 控制流 | Merge, Switch, Enter, Leave, NextIteration |
一个操作对象（Operation）是TensorFlow图中的一个节点, 可以接收0个或者多个输入Tensor, 并且可以输出0个或者多个Tensor，Operation对象是通过op构造函数（如tf.matmul()）创建的。
例如: c = tf.matmul(a, b) 创建了一个Operation对象，类型为 MatMul类型, 它将张量a, b作为输入，c作为输出,，并且输出数据，打印的时候也是打印的数据。其中tf.matmul()是函数，在执行matmul函数的过程中会通过MatMul类创建一个与之对应的对象
# 实现一个加法运算
con_a = tf.constant(3.0)
con_b = tf.constant(4.0)
sum_c = tf.add(con_a, con_b)
print("打印con_a：\n", con_a)
print("打印con_b：\n", con_b)
print("打印sum_c：\n", sum_c)
打印语句会生成：
打印con_a：
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)
打印con_b：
Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
打印sum_c：
Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
注意，打印出来的是张量值，可以理解成OP当中包含了这个值。并且每一个OP指令都对应一个唯一的名称，如上面的Const:0，这个在TensorBoard上面也可以显示
请注意，tf.Tensor 对象以输出该张量的 tf.Operation 明确命名。张量名称的形式为 “<OP_NAME>:”，其中：
- “<OP_NAME>” 是生成该张量的指令的名称
- “” 是一个整数，它表示该张量在指令的输出中的索引
2.2.4.2 指令名称
tf.Graph对象为其包含的 tf.Operation对象定义的一个命名空间。TensorFlow 会自动为图中的每个指令选择一个唯一名称，用户也可以指定描述性名称，使程序阅读起来更轻松。我们可以以以下方式改写指令名称
- 每个创建新的 tf.Operation 或返回新的 tf.Tensor 的 API 函数可以接受可选的 name 参数。
例如，tf.constant(42.0, name=“answer”) 创建了一个名为 “answer” 的新 tf.Operation 并返回一个名为 “answer:0” 的 tf.Tensor。如果默认图已包含名为 “answer” 的指令，则 TensorFlow 会在名称上附加 “1”、“2” 等字符，以便让名称具有唯一性。
- 当修改好之后，我们在Tensorboard显示的名字也会被修改
a = tf.constant(3.0, name="a")
b = tf.constant(4.0, name="b" )
2.3 会话
学习目标
-
目标
- 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值
- 应用feed_dict机制实现运行时填充数据
- 应用placeholder实现创建占位符
-
应用
- 无
-
内容预览
-
2.3.1 会话
- 1 init(target=‘’, graph=None, config=None)
- 2 会话的run()
- 3 feed操作
-
2.3.1 会话
一个运行TensorFlow operation的类。会话包含以下两种开启方式
- tf.Session：用于完整的程序当中
- tf.InteractiveSession：用于交互式上下文中的TensorFlow ，例如shell
1 TensorFlow 使用 tf.Session 类来表示客户端程序（通常为 Python 程序，但也提供了使用其他语言的类似接口）与 C++ 运行时之间的连接
2 tf.Session 对象使用分布式 TensorFlow 运行时提供对本地计算机中的设备和远程设备的访问权限。
2.3.1.1 init(target=‘’, graph=None, config=None)
会话可能拥有的资源，如 tf.Variable，tf.QueueBase和tf.ReaderBase。当这些资源不再需要时，释放这些资源非常重要。因此，需要调用tf.Session.close会话中的方法，或将会话用作上下文管理器。以下两个例子作用是一样的：
def session_demo():
"""
会话演示
:return:
"""
a_t = tf.constant(10)
b_t = tf.constant(20)
# 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
# 更常用tensorflow提供的函数进行计算
# c_t = a_t + b_t
c_t = tf.add(a_t, b_t)
print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)
# 开启会话
# 传统的会话定义
# sess = tf.Session()
# sum_t = sess.run(c_t)
# print("sum_t:\n", sum_t)
# sess.close()
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
# sum_t = sess.run(c_t)
# 想同时执行多个tensor
print(sess.run([a_t, b_t, c_t]))
# 方便获取张量值的方法
# print("在sess当中的sum_t:\n", c_t.eval())
# 会话的图属性
print("会话的图属性：\n", sess.graph)
return None
- target：如果将此参数留空（默认设置），会话将仅使用本地计算机中的设备。可以指定 grpc:// 网址，以便指定 TensorFlow 服务器的地址，这使得会话可以访问该服务器控制的计算机上的所有设备。
- graph：默认情况下，新的 tf.Session 将绑定到当前的默认图。
- config：此参数允许您指定一个 tf.ConfigProto 以便控制会话的行为。例如，ConfigProto协议用于打印设备使用信息
# 运行会话并打印设备信息
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
log_device_placement=True))
会话可以分配不同的资源在不同的设备上运行。
/job:worker/replica:0/task:0/device:CPU:0
device_type：类型设备（例如CPU，GPU，TPU）
2.3.1.2 会话的run()
- run(fetches,feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)
-
通过使用sess.run()来运行operation
-
fetches：单一的operation，或者列表、元组(其它不属于tensorflow的类型不行)
-
feed_dict：参数允许调用者覆盖图中张量的值，运行时赋值
- 与tf.placeholder搭配使用，则会检查值的形状是否与占位符兼容。
-
使用tf.operation.eval()也可运行operation，但需要在会话中运行
# 创建图
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
# 创建会话
sess = tf.Session()
# 计算C的值
print(sess.run(c))
print(c.eval(session=sess))
2.3.1.3 feed操作
- placeholder提供占位符，run时候通过feed_dict指定参数
def session_run_demo():
"""
会话的run方法
:return:
"""
# 定义占位符
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
sum_ab = tf.add(a, b)
print("sum_ab:\n", sum_ab)
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
print("占位符的结果：\n", sess.run(sum_ab, feed_dict={a: 3.0, b: 4.0}))
return None
请注意运行时候报的错误error:
RuntimeError：如果这Session是无效状态（例如已关闭）。
TypeError：如果fetches或者feed_dict键的类型不合适。
ValueError：如果fetches或feed_dict键无效或引用 Tensor不存在的键。
未完待续， 同学们请等待下一期
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符
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
sum_ab = tf.add(a, b)
print(“sum_ab:\n”, sum_ab)
# 开启会话
with tf.Session() as sess:
print(“占位符的结果：\n”, sess.run(sum_ab, feed_dict={a: 3.0, b: 4.0}))
return None
>
请注意运行时候报的错误error:
```python
RuntimeError：如果这Session是无效状态（例如已关闭）。
TypeError：如果fetches或者feed_dict键的类型不合适。
ValueError：如果fetches或feed_dict键无效或引用 Tensor不存在的键。
