http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/basic_usage.html
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (Variable) 维护状态.
使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.
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. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].
一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法. 这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是 numpy ndarray 对象; 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是 tensorflow::Tensor 实例.
TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 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.
例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.
TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言. 目前, TensorFlow 的 Python 库更加易用, 它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作, 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持.
三种语言的会话库 (session libraries) 是一致的.
构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.
Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入.
TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点. 这个默认图对 许多程序来说已经足够用了. 阅读 Graph 类 文档 来了解如何管理多个图.
In [2]:
import tensorflow as tf
# 创建一个常量op,产生一个1*2的矩阵,这个op被作为一个节点
# 加到默认图中
# 构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tf.constant([[3, 3]])
# 创建另外一个常量op,产生一个2*1的矩阵
matrix2 = tf.constant([[2],[2]])
# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
In [3]:
# 启动默认图
sess = tf.Session()
# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
#
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中
# 三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print(result)
# ==> [[ 12.]]
# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()
Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作.
In [4]:
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(product)
print(result)
在实现上, TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU). 一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
如果机器上有超过一个可用的 GPU, 除第一个外的其它 GPU 默认是不参与计算的. 为了让 TensorFlow 使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with...Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU 执行操作:
In [11]:
with tf.Session() as sess:
# with tf.device('/gpu:0'):
with tf.device('/cpu:0'):
matrix1 = tf.constant([[3, 3]])
matrix2 = tf.constant([[2], [2]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
reuslt = sess.run(product)
print(result)
设备用字符串进行标识. 目前支持的设备包括:
"/cpu:0": 机器的 CPU.
"/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
"/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.
阅读使用GPU章节, 了解 TensorFlow GPU 使用的更多信息.
文档中的 Python 示例使用一个会话 Session 来 启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作.
为了便于使用诸如 IPython 之类的 Python 交互环境, 可以使用 InteractiveSession 代替 Session 类, 使用 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run(). 这样可以避免使用一个变量来持有会话.
In [12]:
# 进入一个交互式TensorFlow会话
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1, 2])
a = tf.constant([3, 3])
# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x'
x.initializer.run()
# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果
sub = tf.sub(x, a)
print(sub.eval())
# ==> [-2. -1.]