关于TensorFlow ，你应该知道的那些事

[请叫我小蜜蜂同学]

背景

TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2]。

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API） [2] 。自2015年11月9日起，TensorFlow依据阿帕奇授权协议（Apache 2.0 open source license）开放源代码 [2] 。

TensorFlow可以完成的工作

TensorFlow 作为一个由 Google 开发的开源机器学习框架，它可以完成如下工作：

1. 建立和训练神经网络模型：TensorFlow 提供了丰富的 API 和函数库，可以方便地实现多层神经网络和深度学习模型，并提供灵活的训练和优化工具。

2. 图像识别和分类：TensorFlow 包括了一些流行的卷积神经网络模型，例如 Inception、ResNet 和 MobileNet，可以用于图像识别和分类任务。

3. 自然语言处理：TensorFlow 提供了很多自然语言处理的 API 和工具，包括文本分类、语言翻译、情感分析、命名实体识别等任务。

4. 强化学习：TensorFlow 支持强化学习框架，可以用于实现智能体环境交互和学习。

5. 数据预处理和可视化：TensorFlow 提供了处理和转换不同格式数据的工具，并提供了可视化工具，方便用户查看模型的输出和性能。

 TensorFlow 是一个非常强大的机器学习框架，可以应用于各种类型的机器学习问题。

语言与系统支持

TensorFlow支持多种客户端语言下的安装和运行。截至版本1.12.0，绑定完成并支持版本兼容运行的语言为C和Python，其它（试验性）绑定完成的语言为JavaScript、C++、Java、Go和Swift，依然处于开发阶段的包括C#、Haskell、Julia、Ruby、Rust和Scala [5] 。

 

人工智能三学派

提到TensorFlow就要说人工智能，那么什么是人工智能？我们常说的人工智能，就是让机器具备人的思维和意识。人工智能主要有三个学派，即行为主义、符号主义和连接主义。

行为主义：是基于控制论的，是在构建感知、动作的控制系统。单脚站立是行为主义一个典型例子，通过感知要摔倒的方向，控制两只手的动作，保持身体的平衡。这就构建了一个感知、动作的控制系统，是典型的行为主义。

符号主义：基于算数逻辑表达式。即在求解问题时，先把问题描述为表达式，再求解表达式。例如在求解某个问题时，利用 if case 等条件语句和若干计算公式描述出来，即使用了符号主义的方法，如专家系统。符号主义是能用公式描述的人工智能，它让计算机具备了理性思维。

连接主义：仿造人脑内的神经元连接关系，使人类不仅具备理性思维，还具备无法用公式描述的感性思维，如对某些知识产生记忆。人脑就是由 860 亿个神经元首尾相接组成的网络。如下图所示，图中展示了人脑中的一根神经元，其中紫色部分为树突，其作为神经元的 输入。黄色部分为轴突，其作为神经元的输出。

 基于连接主义的神经网络模仿上图的神经元，使计算机具有感性思维。下图展示了从出生到成年，人脑中神经网络的变化。

 随着我们的成长，大量的数据通过视觉、听觉涌入大脑，使我们的神经网络连接，也就是这些神经元连接线上的权重发生了变化，有些线上的权重增强了， 有些线上的权重减弱了。

神经网络设计过程

我们要用计算机模仿刚刚说到的神经网络连接关系，让计算机具备感性思维。 首先，需要准备数据，数据量越大越好，要构成特征和标签对。如要识别猫， 就要有大量猫的图片和这个图片是猫的标签，构成特征标签对。 随后，搭建神经网络的网络结构，并通过反向传播，优化连线的权重，直到模型的识别准确率达到要求，得到最优的连线权重，把这个模型保存起来。 最后，用保存的模型，输入从未见过的新数据，它会通过前向传播，输出概率值，概率值最大的一个，就是分类或预测的结果。

TensorFlow2.1 基本概念

TensorFlow 中的 Tensor 表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 123；1 阶张量叫作向量， 表示的是一个一维数组如[1,2,3]；2 阶张量叫作矩阵，表示的是一个二维数组， 它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素用它的行号和列号共同索引到，如在 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]中，2 的索引即为第 0 行第 1 列。张量的阶数与方括号的数量相同，0 个方括号即为 0 阶张量，1 个方括号即为 1 阶张量。故张量可以表示0 阶到 n 阶的数组。也可通过 reshape 的方式得到更高维度数组，

举例如下：

c = np.arange(24).reshape(2,4,3)

print(c)

输出结果：

[[[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]]

[[12 13 14] [15 16 17] [18 19 20] [21 22 23]]]

TensorFlow中数据类型包括 32 位整型(tf.int32)、32 位浮点(tf.float32)、64 位浮点(tf.float64)、布尔型(tf.bool)、字符串型(tf.string) 创建张量有若干种不同的方法：

(1)利用 tf.constant(张量内容，dtype=数据类型(可选))，第一个参数表示张量内容， 第二个参数表示张量的数据类型。

举例如下：

import tensorflow as tf a=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)

print(a)

print(a.dtype)

print(a.shape)

输出结果为：

<tf.Tensor([1,5],shape=(2,),dtype=int64)>

<dtype:'int64'>

(2,)

即会输出张量内容、形状与数据类型，shape 中数字为 2，表示一维张量里有 2 个元素。

注：去掉 dtype 项，不同电脑环境不同导致默认值不同，可能导致后续程序 bug

(2)很多时候数据是由 numpy 格式给出的，此时可以通过如下函数将 numpy 格式化为 Tensor 格式：

tf. convert_to_tensor(数据名，dtype=数据类型(可选))。

举例如下：

import tensorflow as tf

import numpy as np

a = np.arange(0, 5)

b = tf.convert_to_tensor( a, dtype=tf.int64 )

print(a)

print(b)

输出结果：

tf.Tensor([[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]], shape=(2, 3), dtype=float32)

tf.Tensor([1. 1. 1. 1.], shape=(4, ), dtype=float32)

tf.Tensor([[9 9] [9 9]], shape=(2, 2), dtype=int32)

可见，tf.zeros([2,3])创建了一个二维张量，第一个维度有两个元素，第二个维度有三个元素，元素的内容全是 0；tf.ones(4)创建了一个一维张量，里边有 4 个元素，内容全是 1；tf.fill([2,2],9)创建了一个两行两列的二维张量，第一个维度有两个元素，第二个维度也有两个元素，内容都是 9。

(4)可采用不同函数创建符合不同分布的张量。如用 tf. random.normal (维度， mean=均值，stddev=标准差)生成正态分布的随机数，默认均值为 0，标准差为 1； 用 tf. random.truncated_normal (维度，mean=均值，stddev=标准差)生成截断式正 态分布的随机数，能使生成的这些随机数更集中一些，如果随机生成数据的取值 在 (µ - 2σ，u + 2σ ) 之外则重新进行生成，保证了生成值在均值附近；利用 tf. random. uniform(维度，minval=最小值，maxval=最大值)，生成指定维度的均匀分布随机数，用 minval 给定随机数的最小值，用 maxval 给定随机数的最大值，最小、最大值是前闭后开区间。

举例如下：

d = tf.random.normal ([2, 2], mean=0.5, stddev=1) 

print(d)

e = tf.random.truncated_normal ([2, 2], mean=0.5, stddev=1)

print(e)

f = tf.random.uniform([2, 2], minval=0, maxval=1)

print(f)

输出结果：

tf.Tensor([[0.7925745 0.643315 ]

[1.4752257 0.2533372]], shape=(2, 2), dtype=float32)

tf.Tensor([[ 1.3688478 1.0125661 ]

[ 0.17475659 -0.02224463]], shape=(2, 2), dtype=float32)

tf.Tensor([[0.28219545 0.15581512]

[0.77972126 0.47817433]], shape=(2, 2), dtype=float32)

神经网络优化

TensorFlow 提供了多种神经网络优化方法，以下是几种常用的优化方法：

1. 梯度下降法（Gradient Descent）：梯度下降法是深度学习中最基本的优化算法之一，它通过计算模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数值来逐渐降低损失函数的值。

2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降法是梯度下降法的一种改进，在每一次迭代时只用一个样本来更新模型参数，可以加快训练速度。

3. Adam 优化器：Adam 是一种自适应学习率优化算法，它在梯度下降的基础上引入二阶动量和偏置校正，可以更快地收敛，同时也比较容易使用。

4. Adagrad 优化器：Adagrad 是一种自适应学习率优化算法，它会根据每个参数不同的历史梯度来自适应地调整学习率，可以更好地处理稀疏数据。

以上是几种常用的神经网络优化方法，TensorFlow 还提供了许多其他的优化策略，用户可以根据不同任务选择最适合的优化方法。

应用场景

TensorFlow 可以应用于各种领域，以下是一些常见的应用场景：

1. 图像处理和计算机视觉：TensorFlow 可以用于图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别和图像生成等任务。

2. 自然语言处理：TensorFlow 可以用于文本分类、情感分析、语言翻译、命名实体识别和问答系统等自然语言处理任务。

3. 推荐系统：TensorFlow 可以用于推荐算法的实现，包括协同过滤、内容推荐和深度推荐等。

4. 强化学习：TensorFlow 支持强化学习框架，可以用于实现智能体环境交互和学习。

5. 金融预测：TensorFlow 可以应用于股票预测、信用评估、风险管理和欺诈检测等金融预测领域。

6. 医疗保健：TensorFlow 可以应用于医学影像分析、疾病诊断和基因组学研究等医疗保健领域。

总之，TensorFlow 在各种领域都有广泛的应用，可以帮助人们实现更高效、更准确和更智能的工作和生活。

神经网络搭建八股

tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。

Keras 官方文档： https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf

tf.keras 搭建神经网络六部法

第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf。

第二步：指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签 y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。

第三步：逐层搭建网络结构，model = tf.keras.models.Sequential()。

第四步：在 model.compile()中配置训练方法，选择训练时使用的优化器、损失 函数和最终评价指标。

第五步：在 model.fit()中执行训练过程，告知训练集和测试集的输入值和标签、 每个 batch 的大小（batchsize）和数据集的迭代次数（epoch）。

第六步：使用 model.summary()打印网络结构，统计参数数目。

入门小案例

（1） 预测（对连续数据进行预测） 如，预测某小区 100 平米的房价卖多少钱。 根据以往数据（红色●），拟合出一条线，让它“穿过”所有的点，并且与各个点 的距离尽可能的小。

 我们可以把以前的数据，输入神经网络，让他训练出一个模型，比如这张图中红 色点表示了以往的数据，虚线表示了预测出的模型 Y = ax + b ，大量历史数据 也就是面积 x 和房价 y 作为输入，训练出了模型的参数 a = 3.5, b = 150，则你家 100 平米的房价应该是 3.5 * 100 + 150 = 500 万。 我们发现，模型不一定全是直线，也可以是曲线；我们还发现，随着数据的增多， 模型一般会更准确。

（2） 分类（对离散数据进行分类） 如，根据肿瘤患者的年龄和肿瘤大小判断良性、恶性。 红色样本为恶性，蓝色样本为良性，绿色分为哪类？

假如让计算机判断肿瘤是良性还是恶性，先要把历史数据输入到神经网络进行建 模，调节模型的参数，得到一条线把良性肿瘤和恶性肿瘤分开。比如输入患者的 年龄、肿瘤的大小 还有对应的良性肿瘤还是恶性肿瘤，使用神经网络训练模型 调整参数，再输入新的患者年龄和肿瘤大小时，计算机会直接告诉你肿瘤是良性 还是恶性。比如上图的绿色三角就属于良性肿瘤。

优点

TensorFlow具有以下优点：

1. 易于使用：TensorFlow 提供了丰富的高级 API 和函数库，可以快速地构建和训练各种类型的神经网络和深度学习模型。同时，TensorFlow 还提供了易用的可视化工具，方便用户查看模型的输出和性能。

2. 高效性能：TensorFlow 实现了底层计算，支持多种 CPU 和 GPU 硬件加速，能够快速处理大规模数据和复杂模型。

3. 兼容性好：TensorFlow 支持多种操作系统、编程语言和硬件平台，可以运行在各种设备上，非常适合企业级应用。

4. 开放性：TensorFlow 是一个开源项目，拥有庞大的社区，可以分享和交流最新的研究成果和技术进展，使得 TensorFlow 在不断的更新和发展中保持领先地位。

5. 强大的功能：TensorFlow 提供了多种机器学习和深度学习的模型和算法，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统和强化学习等，可以应用于各种类型的任务。

总之，TensorFlow 是一个稳定、灵活和强大的机器学习框架，具有广泛的应用和活跃的社区支持，在实际应用中具有很高的价值和意义。

心得体会

1. 深度学习需要大量的数据和时间：在使用 TensorFlow 进行深度学习时，需要大量的数据和时间来训练模型，并进行参数调节和优化。需要花费大量的时间来对数据进行预处理、特征提取和清洗，以便更好地适应模型的要求。

2. 理解算法和网络结构很重要：深度学习算法和网络结构非常复杂，需要深入理解才能使用 TensorFlow 构建和训练模型。需要按照不同的任务和数据来选择合适的算法和网络结构，并进行逐步优化和调参。

3. 需要具备良好的编程技能：TensorFlow 是一个开发框架，需要具备良好的编程技能才能充分发挥其功能。需要熟悉编程语言，了解 TensorFlow 的 API 和函数库，以及相关的工具和技术。

4. 可视化和监控非常重要：TensorFlow 提供了多种可视化工具和监控模式，可以帮助开发者更好地跟踪和理解模型的运行情况。需要注意模型的性能和效果，并及时调整和优化。

总之，使用 TensorFlow 进行深度学习需要多方面的技能和知识，需要耐心和细心地进行实验和调试，才能取得良好的效果和贡献。同时也需要注意遵守相关的法律、道德和社会责任，为人工智能的发展做出积极的贡献。

 

参考文献

1  Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., et al. (2016). Tensorflow: a system for large-scale machine learning. In OSDI (Vol. 16, pp. 265-283).

2  TensorFlow HomePage   ．TensorFlow

3  Jack Clark. Google turning its lucrative web search over to AI machines   ．Bloomberg News．

4  Collobert, R., Bengio, S., & Mariéthoz, J. (2002). Torch: a modular machine learning software library (No. EPFL-REPORT-82802). Idiap.

5  TensorFlow - 编程人员指南 - TensorFlow 版本兼容性   ．TensorFlow．

6 TensorFlow官网.