TensorFlow 基本用法示例

本篇内容基于 Python3 TensorFlow 1.4 版本。本节内容 本节通过最简单的示例 —— 平面拟合来说明 TensorFlow 的基本用法。

构造数据 TensorFlow 的引入方式是：

import tensorflow as tf

接下来我们构造一些随机的三维数据，然后用 TensorFlow 找到平面去拟合它，首先我们用 Numpy 生成随机三维点，其中变量 x 代表三维点的 (x, y) 坐标，是一个 2×100 的矩阵，即 100 个 (x, y)，然后变量 y 代表三位点的 z 坐标，我们用 Numpy 来生成这些随机的点：

import numpy as np
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100))
y_data = np.dot([0.300, 0.200], x_data) + 0.400

print(x_data)
print(y_data)

这里利用 Numpy 的 random 模块的 rand() 方法生成了 2×100 的随机矩阵，这样就生成了 100 个 (x, y) 坐标，然后用了一个 dot() 方法算了矩阵乘法，用了一个长度为 2 的向量跟此矩阵相乘，得到一个长度为 100 的向量，然后再加上一个常量，得到 z 坐标，输出结果样例如下：

[[ 0.97232962  0.08897641  0.54844421  0.5877986  0.5121088  0.64716059
  0.22353953  0.18406206  0.16782761  0.97569454  0.65686035  0.75569868
  0.35698661  0.43332314  0.41185728  0.24801297  0.50098598  0.12025958
  0.40650111  0.51486945  0.19292323  0.03679928  0.56501174  0.5321334
  0.71044683  0.00318134  0.76611853  0.42602748  0.33002195  0.04414672
  0.73208278  0.62182301  0.49471655  0.8116194  0.86148429  0.48835048
  0.69902027  0.14901569  0.18737803  0.66826463  0.43462989  0.35768151
  0.79315376  0.0400687  0.76952982  0.12236254  0.61519378  0.92795062
  0.84952474  0.16663995  0.13729768  0.50603199  0.38752931  0.39529857
  0.29228279  0.09773371  0.43220878  0.2603009  0.14576958  0.21881725
  0.64888018  0.41048348  0.27641159  0.61700606  0.49728736  0.75936913
  0.04028837  0.88986284  0.84112513  0.34227493  0.69162005  0.89058989
  0.39744586  0.85080278  0.37685293  0.80529863  0.31220895  0.50500977
  0.95800418  0.43696108  0.04143282  0.05169986  0.33503434  0.1671818
  0.10234453  0.31241918  0.23630807  0.37890589  0.63020509  0.78184551
  0.87924582  0.99288088  0.30762389  0.43499199  0.53140771  0.43461791
  0.23833922  0.08681628  0.74615192  0.25835371]
 [ 0.8174957  0.26717573  0.23811154  0.02851068  0.9627012  0.36802396
  0.50543582  0.29964805  0.44869211  0.23191817  0.77344608  0.36636299
  0.56170034  0.37465382  0.00471885  0.19509546  0.49715847  0.15201907
  0.5642485  0.70218688  0.6031307  0.4705168  0.98698962  0.865367
  0.36558965  0.72073907  0.83386165  0.29963031  0.72276717  0.98171854
  0.30932376  0.52615297  0.35522953  0.13186514  0.73437029  0.03887378
  0.1208882  0.67004597  0.83422536  0.17487818  0.71460873  0.51926661
  0.55297899  0.78169805  0.77547258  0.92139858  0.25020468  0.70916855
  0.68722379  0.75378138  0.30182058  0.91982585  0.93160367  0.81539184
  0.87977934  0.07394848  0.1004181  0.48765802  0.73601437  0.59894943
  0.34601998  0.69065076  0.6768015  0.98533565  0.83803362  0.47194552
  0.84103006  0.84892255  0.04474261  0.02038293  0.50802571  0.15178065
  0.86116213  0.51097614  0.44155359  0.67713588  0.66439205  0.67885226
  0.4243969  0.35731083  0.07878648  0.53950399  0.84162414  0.24412845
  0.61285144  0.00316137  0.67407191  0.83218956  0.94473189  0.09813353
  0.16728765  0.95433819  0.1416636  0.4220584  0.35413414  0.55999744
  0.94829601  0.62568033  0.89808714  0.07021013]]
[ 0.85519803  0.48012807  0.61215557  0.58204171  0.74617288  0.66775297
  0.56814902  0.51514823  0.5400867  0.739092    0.75174732  0.6999822
  0.61943605  0.60492771  0.52450095  0.51342299  0.64972749  0.46648169
  0.63480003  0.69489821  0.57850311  0.50514314  0.76690145  0.73271342
  0.68625198  0.54510222  0.79660789  0.58773431  0.64356002  0.60958773
  0.68148959  0.6917775  0.61946087  0.66985885  0.80531934  0.5542799
  0.63388372  0.5787139  0.62305848  0.63545502  0.67331071  0.61115777
  0.74854193  0.56836022  0.78595346  0.62098848  0.63459907  0.8202189
  0.79230218  0.60074826  0.50155342  0.73577477  0.70257953  0.68166794
  0.6636407  0.44410981  0.54974625  0.57562188  0.59093375  0.58543506
  0.66386805  0.6612752  0.61828378  0.78216895  0.71679293  0.72219985
  0.58029252  0.83674336  0.66128606  0.50675907  0.70909116  0.6975331
  0.69146618  0.75743606  0.6013666  0.77701676  0.6265411  0.68727338
  0.77228063  0.60255049  0.42818714  0.52341076  0.66883513  0.49898023
  0.55327365  0.49435803  0.6057068  0.68010968  0.77800791  0.65418036
  0.69723127  0.8887319  0.52061989  0.61490928  0.63024914  0.64238486
  0.66116097  0.55118095  0.80346301  0.49154814]

这样我们就得到了一些三维的点。

构造模型 随后我们用 TensorFlow 来根据这些数据拟合一个平面，拟合的过程实际上就是寻找 (x, y) 和 z 的关系，即变量 x_data 和变量 y_data 的关系，而它们之间的关系刚才我们用了线性变换表示出来了，即 z = w * (x, y) + b，所以拟合的过程实际上就是找 w 和 b 的过程，所以这里我们就首先像设变量一样来设两个变量 w 和 b，代码如下：

x = tf.placeholder(tf.float32, [2, 100])
y_label = tf.placeholder(tf.float32, [100])
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
w = tf.Variable(tf.random_uniform([2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(tf.reshape(w, [1, 2]), x) + b

在创建模型的时候，我们首先可以将现有的变量来表示出来，用 placeholder() 方法声明即可，一会我们在运行的时候传递给它真实的数据就好，第一个参数是数据类型，第二个参数是形状，因为 x_data 是 2×100 的矩阵，所以这里形状定义为 [2, 100]，而 y_data 是长度为 100 的向量，所以这里形状定义为 [100]，当然此处使用元组定义也可以，不过要写成 (100, )。

随后我们用 Variable 初始化了 TensorFlow 中的变量，b 初始化为一个常量，w 是一个随机初始化的 1×2 的向量，范围在 -1 和 1 之间，然后 y 再用 w、x、b 表示出来，其中 matmul() 方法就是 TensorFlow 中提供的矩阵乘法，类似 Numpy 的 dot() 方法。不过不同的是 matmul() 不支持向量和矩阵相乘，即不能 BroadCast，所以在这里做乘法前需要先调用 reshape() 一下转成 1×2 的标准矩阵，最后将结果表示为 y。

这样我们就构造出来了一个线性模型。

这里的 y 是我们模型中输出的值，而真实的数据却是我们输入的 y_data，即 y_label。

损失函数 要拟合这个平面的话，我们需要减小 y_label 和 y 的差距就好了，这个差距越小越好。

所以接下来我们可以定义一个损失函数，来代表模型实际输出值和真实值之间的差距，我们的目的就是来减小这个损失，代码实现如下：

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_label))

这里调用了 square() 方法，传入 y_label 和 y 的差来求得平方和，然后使用 reduce_mean() 方法得到这个值的平均值，这就是现在模型的损失值，我们的目的就是减小这个损失值，所以接下来我们使用梯度下降的方法来减小这个损失值即可，定义如下代码：

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

这里定义了 GradientDescentOptimizer 优化，即使用梯度下降的方法来减小这个损失值，我们训练模型就是来模拟这个过程。

运行模型 最后我们将模型运行起来即可，运行时必须声明一个 Session 对象，然后初始化所有的变量，然后执行一步步的训练即可，实现如下：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for step in range(201):
        sess.run(train, feed_dict={x: x_data, y: y_data})
        if step % 10 == 0:
            print(step, sess.run(w), sess.run(b))

这里定义了 200 次循环，每一次循环都会执行一次梯度下降优化，每次循环都调用一次 run() 方法，传入的变量就是刚才定义个 train 对象，feed_dict 就把 placeholder 类型的变量赋值即可。随着训练的进行，损失会越来越小，w 和 b 也会被慢慢调整为拟合的值。

在这里每 10 次 循环我们都打印输出一下拟合的 w 和 b 的值，结果如下：

0 [ 0.31494665  0.33602586] [ 0.84270978]
10 [ 0.19601417  0.17301694] [ 0.47917289]
20 [ 0.23550016  0.18053198] [ 0.44838765]
30 [ 0.26029009  0.18700737] [ 0.43032286]
40 [ 0.27547371  0.19152154] [ 0.41897511]
50 [ 0.28481475  0.19454622] [ 0.41185945]
60 [ 0.29058149  0.19652548] [ 0.40740564]
70 [ 0.2941508  0.19780098] [ 0.40462157]
80 [ 0.29636407  0.1986146 ] [ 0.40288284]
90 [ 0.29773837  0.19913  ] [ 0.40179768]
100 [ 0.29859257  0.19945487] [ 0.40112072]
110 [ 0.29912385  0.199659  ] [ 0.40069857]
120 [ 0.29945445  0.19978693] [ 0.40043539]
130 [ 0.29966027  0.19986697] [ 0.40027133]
140 [ 0.29978839  0.19991697] [ 0.40016907]
150 [ 0.29986817  0.19994824] [ 0.40010536]
160 [ 0.29991791  0.1999677 ] [ 0.40006563]
170 [ 0.29994887  0.19997987] [ 0.40004089]
180 [ 0.29996812  0.19998746] [ 0.40002549]
190 [ 0.29998016  0.19999218] [ 0.40001586]
200 [ 0.29998764  0.19999513] [ 0.40000987]

可以看到，随着训练的进行，w 和 b 也慢慢接近真实的值，拟合越来越精确，接近正确的值。