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TensorFlow入门和示例分析

本文以TensorFlow源码中自带的手写数字识别Example为例,引出TensorFlow中的几个主要概念。并结合Example源码一步步分析该模型的实现过程。

一、什么是TensorFlow

在这里,引入TensorFlow中文社区首页中的两段描述。
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。

什么是数据流图(Data Flow Graph)? 
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。

二、示例

接下来的示例中,主要使用到以下两个文件。
mnist.py
fully_connected_feed.py

该示例的目的是建立一个手写图像识别模型,通过该模型,可以准确识别输入的28 * 28像素的手写图片是0~9这十个数字中的哪一个。

1、运行文件准备

需要下载好tensorflow源代码,注意这里的源代码版本需要与安装的TensorFlow版本保持一致。 
/home/mlusr/files/tensorflow/下解压缩该文件。进入示例文件路径中,运行

cd ~/files/tensorflow/tensorflow-r0.11/tensorflow/examples/tutorials/mnist
python fully_connected_feed.py

运行过程中,需要联网下载训练数据,数据文件保存到~/files/tensorflow/tensorflow-r0.11/tensorflow/examples/tutorials/mnist/data路径下,如果不能联网的话,可以手动到http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,下载好以下四个文件,放入data目录。
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz

2、运行

直接运行fully_connected_feed.py文件。
python fully_connected_feed.py

输出信息如下:
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Step 0: loss = 2.30 (0.007 sec)
Step 100: loss = 2.13 (0.005 sec)
Step 200: loss = 1.87 (0.004 sec)
Step 300: loss = 1.55 (0.004 sec)
Step 400: loss = 1.26 (0.004 sec)
Step 500: loss = 0.87 (0.004 sec)
Step 600: loss = 0.87 (0.004 sec)
Step 700: loss = 0.65 (0.005 sec)
Step 800: loss = 0.43 (0.004 sec)
Step 900: loss = 0.65 (0.005 sec)
Training Data Eval:
Num examples: 55000 Num correct: 47184 Precision @ 1: 0.8579
Validation Data Eval:
Num examples: 5000 Num correct: 4349 Precision @ 1: 0.8698
Test Data Eval:
Num examples: 10000 Num correct: 8663 Precision @ 1: 0.8663Step 1000: loss = 0.47 (0.006 sec)
Step 1100: loss = 0.40 (0.051 sec)
Step 1200: loss = 0.55 (0.005 sec)
Step 1300: loss = 0.43 (0.004 sec)
Step 1400: loss = 0.39 (0.004 sec)
Step 1500: loss = 0.57 (0.005 sec)
Step 1600: loss = 0.50 (0.004 sec)
Step 1700: loss = 0.37 (0.005 sec)
Step 1800: loss = 0.38 (0.006 sec)
Step 1900: loss = 0.35 (0.004 sec)
Training Data Eval:
Num examples: 55000 Num correct: 49292 Precision @ 1: 0.8962
Validation Data Eval:
Num examples: 5000 Num correct: 4525 Precision @ 1: 0.9050
Test Data Eval:
Num examples: 10000 Num correct: 9027 Precision @ 1: 0.9027

3、启动TensorBoard并查看

在启动TensorBoard时注意指定输出log文件路径,在本例中启动命令如下
tensorboard logdir /home/mlusr/files/tensorflow/tensorflow-r0.11/tensorflow/examples/tutorials/mnist/data

1
启动输出信息如下所示:
Starting TensorBoard 29 on port 6006
(You can navigate to http://192.168.1.100:6006)

1
2
浏览器访问页面指定ip和端口: 

在TensorBoard中还可以查看该模型的更多信息。 
 
本文接下来的部分,将以mnist.pyfully_connected_feed.py两个文件中的内容

二、数据下载和输入

MNIST的数据主要分成以下三个部分, 

数据集
作用
data_sets.train
55000条image和label数据,主要用于训练模型
data_sets.validation
5000条image和label数据,用于在迭代过程中确定模型准确率
data_sets.test
10000条image和label数据,用于最终评估模型的准确率

1、概念一:Placeholder

Placeholder的更多描述,请看这里。使用Placeholder的地方,在构造Graph时并不包含实际的数据,只是在应用运行时才会动态的用数据来替代。
fully_connected_feed.py文件中的placeholder_inputs方法中,通过调用tf.placeholder方法分别生成了代表imageslabelsplaceholder
IMAGE_SIZE = 28
IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE
images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, mnist.IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))

在生成placeholder时,只需要指定其中的数据类型,以及维度。上面images_placeholder中的元素为float类型,维度为batch_size * IMAGE_PIXELSlagels_placeholder中的元素为int类型,维度为batch_sizebatch_size参数在程序调用placeholder_inputs时指定。
看到这里可以发现images_placeholder和labels_placeholder仅仅只是指定了其中元素的类型和shape,具体数值是在后续程序运行时才会填充进来的。所以叫做Placeholder。在这里这两个Placeholder代表了输入的两个数据源。

三、概念二:Graph

 
Graph是TensorFlow中又一个重要概念。Graph可以理解成TensorFlow中的一个调整好参数的执行计划。构建好这个Graph之后,所有输入数据,中间转换过程,以及输出数据的流程和格式便固定下来,数据进入Graph后按照特定的结构和参数,就能得到对应的输出结果。如下图所示: 

构建一个Graph主要分成以下三步。

1、确定Graph结构

inference方法,以images_placeholder作为输入,连接到维度为(28 * 28, 128)的隐层1,隐层1连接到维度为(128, 32)的隐层2,最后的输出层logits为10个节点。各层之间的激活函数为Relu。 
 
下面代码中使用到的常量

IMAGE_SIZE = 28
IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE
flags.DEFINE_integer(‘hidden1‘, 128, ‘Number of units in hidden layer 1.‘)
flags.DEFINE_integer(‘hidden2‘, 32, ‘Number of units in hidden layer 2.‘)
NUM_CLASSES = 10

构建隐层1,
with tf.name_scope(‘hidden1‘):
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),
name=‘weights‘)
biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),
name=‘biases‘)

上面定义了两个Variableweights表示连接权重,biases表示偏置量。 
biases比较简单,定义了一个名为biases的元素全为0的变量,其长度为hiden1_units,默认为128。 
weights的维度为IMAGE_PIXELS * hidden1_units,其中的初始值为标准差为1 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS)的截断正态分布值。

构建隐层2,
with tf.name_scope(‘hidden2‘):
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden1_units, hidden2_units],
stddev =1.0 / math.sqrt(float(hidden1_units))),
name = ‘weights‘)
biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden2_units]),
name =‘biases‘)

构建输出层,
with tf.name_scope(‘softmax_linear‘):
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden2_units, NUM_CLASSES] ,
stddev =1.0 / math.sqrt(float(hidden2_units))) ,
name = ‘weights‘)
biases = tf.Variable(tf.zeros([NUM_CLASSES]),
name =‘biases‘)

基于上面的权重和偏置量值,使用relu激活函数连接各层,
hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)
hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)
logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases

前面的三组weightsbiases变量名都相同,区分的办法是前面的with tf.name_scope(‘hidden1’)。在hidden1命名空间下的wiehts参数的完整表示为“hidden1/weights”

2、确定损失函数

上一步确定好模型各层结构和参数后,接下来需要定义一个损失函数的计算逻辑。 
mnist.py文件中有一个loss()方法,输入两个参数,第一个为上面模型的输出结果logits,第二个为images对应的实际labels,在调用该方法时,传入的是前面定义的labels_placeholder。 

def loss(logits, labels):
labels = tf.to_int64(labels)
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
logits, labels , name = ‘xentropy’)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name =‘xentropy_mean’)
return loss

上面的tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits会根据labels的内容自动生成1-hot编码,并且计算与输出logits的1-hot编码的交叉熵[cross entropy][http://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098]
最后,调用reduce_mean方法,计算交叉熵的平均值。

3、参数训练

 
调用training方法的调用形式为,传入上面的损失值和学习率。

train_op = mnist.training(loss, FLAGS.learning_rate)

接下来,mnist.py文件中的training方法,将使用梯度下降法来计算使得损失值最小的模型参数。首先将损失值loss传入tf.scala_summary中,这个操作主要是用于在后面使用SummaryWriter时向events file中生成求和值,将每一次得到的损失值写出到事件文tf.scalar_summary(loss.op.name, loss)后,调用tf.train.GradientDesecentOptimizer按指定的学习率实现梯度下降算法。 

# Create the gradient descent optimizer with the given learning rate.
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)

最后,使用一个名为global_stepvariable来记录每一次训练的步长。optimizer.minimize操作用于更新系统的权重,同时增加步长。
# Create a variable to track the global step.
global_step = tf.Variable(0, name = ‘global_step’, trainable =False)
# Use the optimizer to apply the gradients that minimize the loss
# (and also increment the global step counter) as a single training step.
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

四、训练模型

当第三步中的Graph构造完成之后,就可以迭代的训练和评估模型了。

1、Graph

run_training()方法的最前面,使用一个with命令表明所有的操作都要与tf.Graph的默认全局graph相关联。
with tf.Graph().as_default():

tf.Graph表示需要在一起运行的操作集合。在大多数情况下,TensorFlow使用一个默认的graph就已经够用了。

2、Session

接下来就需要为应用运行准备环境了。在TensorFlow中使用的是Session
sess = tf.Session()

另外,除了按上面这行代码生成sess对象外,还可以使用with命令生成,如下所示,
with tf.Session() as sess:

在获得sess对象后,首先可以将之前定义的variable进行初始化,
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)

3、循环训练

初始化之后就可以开始循环训练模型了。 
可以通过如下代码实现一个最简单的训练循环,在这个循环中可以控制每次循环的步长。

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
sess.run(train_op)

但是在本教程中的例子比较复杂。这是因为必须把输入的数据根据每一步的情况进行切分,替换到之前的placeholder处。具体可以继续看以下部分。

4、向Graph输入数据

TensorFlow的feed机制可以在应用运行时向Graph输入数据。在每一步训练过程中,首先会根据训练数据生成一个feed dictionary,这里面会包含本次循环中使用到的训练数据集。
feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,
images_placeholder,
labels_placeholder)

fill_feed_dict方法如下,每次从训练数据集中根据batch_size取出指定数量的images_feedlabels_feed,然后以images_pllabels_plkey存入字典中。
def fill_feed_dict (data_set, images_pl, labels_pl):
images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size,
FLAGS.fake_data)
feed_dict = {
images_pl: images_feed,
labels_pl: labels_feed,
}
return feed_dict

5、检查状态

接下来以上面获取到的每个batch的数据开始执行训练过程。
for step in xrange(FLAGS.max_steps):
feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,
images_placeholder,
labels_placeholder)
_, loss_value = sess.run([train_op, loss],
feed_dict=feed_dict)

在这里传入train_oploss后,sess.run方法返回一个包含两个Tensortuple对象。由于train_op并没有返回值,所以只记录loss的返回值loss_value
假设训练过程很正常,那么每过100次训练将会打印一次当前的loss值,
if step % 100 == 0 :
print (‘Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)’ % (step, loss_value, duration))

6、状态可视化

在上面每隔100次打印一次loss值之外,还有两个操作将当前的loss值写入到事件文件中,供TensorBoard作展示用。
summary_str = sess.run(summary, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)
summary_writer.flush()

7、设置检查点

在TensorFlow中使用tf.train.Saver将训练好的模型进行保存。
saver = tf.train.Saver()

在循环训练过程中,saver.save()方法会定期执行,用于将模型当前状态写入到检查点文件中。
checkpoint_file = os.path.join(FLAGS.log_dir , ‘model.ckpt’)
saver.save(sess, checkpoint_file, global_step =step)

如果需要使用到该检查点文件中保存的模型时,可以使用saver.restore()方法进行加载,
saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)

五、评估模型

在每次保存检查点文件时,会同时计算此时模型在训练数据集,检验数据集和测试数据集上的误差。
print(‘Training Data Eval:’)
do_eval(sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.train)
# Evaluate against the validation set.
print (‘Validation Data Eval:’)
do_eval(sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.validation)
# Evaluate against the test set.
print (‘Test Data Eval:’)
do_eval(sess,
eval_correct,
images_placeholder,
labels_placeholder,
data_sets.test)

1、建立评估Graph

注意上面代码中的do_eval方法,以及该方法的eval_correct参数。eval_correct操作是在循环开始前就已经定义好了的。
eval_correct = mnist.evaluation(logits, labels_placeholder)

这个evaluation从参数上看是用于比较预测值与真实值直接的差异。
def evaluation (logits, labels):
correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)
return tf.reduce_sum(tf.cast(correct, tf.int32))

返回一个长度为batch_sizetensor,如果预测值与真实值相同则为true,否则为false

2、评估模型输出

最后,在do_eval方法中,处理该误差并输出。类似于模型训练过程中,这里也创建一个feed_dict对象,在给定的数据集上调用sess.run方法,计算预测值中有多少与实际值相一致。
for step in xrange(steps_per_epoch):
feed_dict = fill_feed_dict(data_set,
images_placeholder,
labels_placeholder)
true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict =feed_dict)

最后,将预测正确的记录数与当前的总数据数进行比较,得到本次的预测精度。
precision = float(true_count) / num_examples
print (‘Num examples: %d Num correct: %d Precision @ 1: %0.04f’ %
(num_examples, true_count, precision))

作者:dabokele


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