1. 关于TensorFlow

TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。这次的开源发布版本支持单pc或单移动设备上的计算

1.1 什么是数据流图？

数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

1.2 Tensorflow的特征

• 高度的灵活性
  TensorFlow 不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图，你就可以使用Tensorflow。你来构建图，描写驱动计算的内部循环。我们提供了有用的工具来帮助你组装“子图”（常用于神经网络），当然用户也可以自己在Tensorflow基础上写自己的“上层库”。定义顺手好用的新复合操作和写一个python函数一样容易，而且也不用担心性能损耗。当然万一你发现找不到想要的底层数据操作，你也可以自己写一点c++代码来丰富底层的操作。

• 真正的可移植性
  Tensorflow 在CPU和GPU上运行，比如说可以运行在台式机、服务器、手机移动设备等等。想要在没有特殊硬件的前提下，在你的笔记本上跑一下机器学习的新想法？Tensorflow可以办到这点。准备将你的训练模型在多个CPU上规模化运算，又不想修改代码？Tensorflow可以办到这点。想要将你的训练好的模型作为产品的一部分用到手机app里？Tensorflow可以办到这点。你改变主意了，想要将你的模型作为云端服务运行在自己的服务器上，或者运行在Docker容器里？Tensorfow也能办到

• 多语言支持
  Tensorflow 有一个合理的c++使用界面，也有一个易用的python使用界面来构建和执行你的graphs。你可以直接写python/c++程序，也可以用交互式的ipython界面来用Tensorflow尝试些想法，它可以帮你将笔记、代码、可视化等有条理地归置好。当然这仅仅是个起点——我们希望能鼓励你创造自己最喜欢的语言界面，比如Go，Java，Lua，Javascript，或者是R

• 性能最优化
  比如说你又一个32个CPU内核、4个GPU显卡的工作站，想要将你工作站的计算潜能全发挥出来？由于Tensorflow 给予了线程、队列、异步操作等以最佳的支持，Tensorflow 让你可以将你手边硬件的计算潜能全部发挥出来。你可以自由地将Tensorflow图中的计算元素分配到不同设备上，Tensorflow可以帮你管理好这些不同副本。

1.3 下载以及安装

1. 安装注意
2. MacOS, Linux, Windows 系统均已支持 Tensorflow
3. TensorFlow支持CPU和GPU,如果你的系统没有NVIDIA®GPU,则安装CPU版本,TensorFlow程序通常在GPU上比在CPU上运行得更快,如果你需要运行性能关键型应用程序，则应最终安装GPU版本
4. Windows
   最简单的方法就是安装个Anaconda，也可以通过pip安装。安装前需先安装Python 3.5/3.6（64bit）版本 和numpy

  #CPU版
  pip3 install --upgrade tensorflow
  
  # GPU版
  pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

Windows 运行Tensorflow报错,安装Windows 的 Microsoft Visual C++ 2015 redistributable update 3 64 bit 或者 Windows 的 Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015

2.TensorFlow初步了解

使用TensorFlow的简单步骤：

• 使用tensor来表示数据
• 使用图（graph）来表示计算任务
• 在会话（session）中运行图

在 TF 中发生的所有事，都是在会话（Session） 中进行的。所以，当你在 TF 中编写一个加法时，其实你只是设计了一个加法操作，而不是实际添加任何东西。所有的这些设计都是会在图（Graph）中产生，你会在图中保留这些计算操作和张量，而不是具体的值。

2.1 图

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。我们来构建一个简单的计算图。每个节点采用零个或多个张量作为输入，并产生张量作为输出。一种类型的节点是一个常数。像所有TensorFlow常数一样，它不需要任何输入，它输出一个内部存储的值。我们可以创建两个浮点型常量node1 ，node2如下所示：

import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0)
print(node1, node2)

最终的打印声明生成：

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)

2.2 构建图

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.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，后面我们会接触多个图的使用
默认Graph值始终注册，并可通过调用访问 tf.get_default_graph()

import tensorflow as tf

# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 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 2x1 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)

print (tf.get_default_graph(),matrix1.graph,matrix2.graph)

2.3 在会话中启动图

构造阶段完成后，才能启动图。启动图的第一步是创建一个Session对象，如果无任何创建参数，会话构造器将启动默认图。

调用Session的run()方法来执行矩阵乘法op, 传入product作为该方法的参数，会话负责传递op所需的全部输入，op通常是并发执行的。

# 1.使用默认图，手动关闭会话
sess = tf.Session()
# 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)
# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

# 2.使用with管理器自动关闭会话
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(product)
    print(result)
    

2.4 op

计算图中的每个节点可以有任意多个输入和任意多个输出，每个节点描述了一种运算操作（operation, op），节点可以算作运算操作的实例化（instance）。一种运算操作代表了一种类型的抽象运算，比如矩阵乘法、加法。tensorflow内建了很多种运算操作，如下表所示：

2.5 feed

TensorFlow还提供了feed机制, 该机制可以临时替代图中的任意操作中的tensor可以对图中任何操作提交补丁,直接插入一个 tensor。feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输入参数，从而替换原来的输出结果.

feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束,feed就会消失。最常见的用例是将某些特殊的操作指定为"feed"操作, 标记的方法是使用 tf.placeholder() 为这些操作创建占位符.并且在Session.run方法中增加一个feed_dict参数

# 创建两个个浮点数占位符op
input1 = tf.placeholder(tf.types.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.types.float32)

#增加一个乘法op
output = tf.mul(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
  # 替换input1和input2的值
  print（sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})）

如果没有正确提供feed, placeholder() 操作将会产生错误

3. TensorFlow应用小案例 —用softmax回归分类方法分类MNIST手写数字

# 用softmax回归分类方法分类MNIST手写数字
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

DATA_DIR = '/data'
NUM_STEPS = 1000  # 步骤的数量
MINIBATCH_SIZE =100 #每一步使用的样本数量

#将MNIST数据集下载到本地,以便后续使用
data = input_data.read_data_sets(DATA_DIR,one_hot=True)

#变量是由计算所操纵的对象,占位符是触发该计算时需要的对象
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) # None表示当前不指定每次使用的图片数量,784表示将28*28的图像像素展开为一个向量
w = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))

y_true = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) # 真实值
y_pred = tf.matmul(x,w) # 预测值

# 交叉熵
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred,labels=y_true))

learning_rate = 0.5 #学习率
# 梯度下降优化方法
gd_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)

correct_mask = tf.equal(tf.arg_max(y_pred,1),tf.arg_max(y_true,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_mask,tf.float32)) # 正确率

with tf.Session() as sess:
    #Train
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 初始化所有参数
    for i in range(NUM_STEPS):
        batch_xs, batch_ys = data.train.next_batch(MINIBATCH_SIZE)
        sess.run(gd_step,feed_dict={x:batch_xs,y_true:batch_ys})

    #Test
    ans = sess.run(accuracy,feed_dict={x:data.test.images,y_true:data.test.labels})

print("Accuracy: {:0.4}%".format(ans*100))