TensorFlow入门：从基础概念到模型训练与评估实战
本文详解TensorFlow作为第二代深度学习框架的核心机制，涵盖数据流图、张量及Session执行原理。通过Python代码示例，逐步演示变量定义、占位符使用、权重初始化、交叉熵损失函数构建、梯度下降优化以及模型准确率评估的完整流程，帮助开发者快速掌握TensorFlow基础应用。
TensorFlow是Google公司于2015年11月开源的第二代深度学习框架，旨在改进其第一代框架DistBelief。
该框架支持Python及C/C++语言，可在CPU或GPU环境下运行，并支持通过virtualenv或Docker进行打包和发布。
定义变量
在开始使用TensorFlow之前，首先需要导入该库。
import tensorflow as tf
对于符号变量，我们需要新建一个占位符。
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
这里的x并非具体数值，而是一个占位符，后续在构建计算图时，将作为输入数据传入。
在模型构建中，我们需要定义weights（权重）和biases（偏置），此处使用Variable来定义，因为Variable允许在整个计算过程中被修改。
w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
在创建Variable的同时，我们对其进行了初始化，随后执行相关操作。
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)
至此，我们成功实现了基础模型结构。
训练
我们采用cross-entropy（交叉熵）作为成本函数（cost function）。
公式表示为：H_{y'}(y) = -\sum_i y'_i \log(y_i)
其中，y代表模型预测的概率分布，y'代表真实的概率分布。
为了实现交叉熵计算，我们需要引入一个新的占位符，用于输入正确答案。
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) cross_entropy = -tf.reducen_sum(y_ * tf.log(y))
通过梯度下降算法来实现模型的优化。
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)
在正式使用该模型之前，我们需要完成最后一项准备工作。
init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess: sess.run(init)
现在，我们可以对模型进行1000次训练迭代。
for i in xrange(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict = {x: batch_xs, y_: batch_ys})
这种使用随机数据的小批量（batch）进行训练的方法被称为随机梯度下降训练。
模型评分
首先，我们需要对比真实标签y_与模型预测结果y之间正确预测的数量。
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.agrmax(y_, 1))
该操作将返回一个布尔值列表，例如[True, False, True, True]。
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correc_prediction, tf.float32))
print (sess.run(accuracy, feed_dict = {x: mnist.test.images, y_: minst.test.labels}))
最后，通过上述计算得出模型的准确率。
开始使用
TensorFlow并非纯粹的神经网络框架，而是一个基于数据流图进行数值计算的框架。
TensorFlow利用有向图（graph）来表示计算任务。图中的节点称为ops（operations），表示对数据的处理；图的边（flow）描述数据的流向。
该框架的计算过程即处理由tensor（张量）组成的数据流，这也是TensorFlow名称的由来。
TensorFlow使用tensor来表示数据，tensor意为张量，即高维数组，在Python中通常使用numpy.ndarray来表示。
TensorFlow使用Session来执行图，使用Variable来维护状态。tf.constant是仅输出的操作节点，常用作数据源。
下面构建一个仅包含两个constant作为输入，并进行矩阵乘法的简单计算图。
from tensorflow import Session, device, constant, matmul
'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''
#如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().
#with device设备指定了执行计算的设备:
# "/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.
with Session() as session: # 创建执行图的上下文
with device('/cpu:0'): # 指定运算设备
mat1 = constant([[3, 3]]) # 创建源节点
mat2 = constant([[2], [2]])
product = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图
result = session.run(product) # 执行计算
print(result)
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