1：你想要学习
TensorFlow，首先你得安装Tensorflow，在你学习的时候你最好懂以下的知识：
a：怎么用python编程；
b：了解一些关于数组的知识；
c：最理想的情况是：关于机器学习，懂一点点；或者不懂也是可以慢慢开始学习的。
2：TensorFlow提供很多API，最低级别是API:
TensorFlow Core，提供给你完成程序控制,还有一些
高级别的API，它们是构建在
TensorFlow Core
之上
的，这些高级别的API更加容易学习和使用，
于此同时，这些高级别的API使得重复的训练任务更加容易，
也使得多个使用者操作对他保持
一致
性，
一个高级别的API像
tf.estimator
帮助你管理数据集合，估量，训练和推理。
3：
Tensors
TensorFlow的数据中央控制单元是
tensor(张量)，一个tensor由一系列的原始值
组成，这些值被形成一个任意维数的数组。
一个tensor的
列就是它的维度。
4：
import tensorflow as tf
上面的是TensorFlow 程序典型的导入语句，作用是：赋予Python访问TensorFlow类(classes)，方法（methods），符号(symbols)
5
：
The Computational Graph
TensorFlow核心程序由2个独立部分组成：
a:Building the computational graph构建计算图
b:Running the computational graph运行计算图
一个computational graph(计算图)是一系列的TensorFlow操作排列成一个节点图。
node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0)# also tf.float32 implicitly
print(node1, node2)
最后打印结果是：
Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0",shape=(), dtype=float32)
要想打印最终结果，我们必须用到
session:一个session封装了TensorFlow运行时的控制和状态
sess = tf.Session()
print(sess.run([node1, node2]))
我们可以组合Tensor节点操作(操作仍然是一个节点)来构造更加复杂的计算，
node3 = tf.add(node1, node2)
print("node3:", node3)
print("sess.run(node3):", sess.run(node3))
打印结果是：
node3:Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
sess.run(node3):7.0
6：TensorFlow提供一个统一的调用称之为
TensorBoard，它能展示一个计算图的图片；如下面这个
截图就展示了这个计算图
7：一个计算图可以参数化的接收外部的输入，作为一个
placeholders(占位符)，一个占位符是
允许后面提供一个值的。
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b # + provides a shortcut for tf.add(a, b)
这里有点像一个function (函数)或者lambda表达式，我们定义了2个输入参数a和b，然后提供一个在它们之上的操作。我们可以使用
feed_dict(传递字典)参数传递具体的值到run方法的占位符来进行多个输入，从而来计算这个图。
print(sess.run(adder_node, {a:3, b:4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1,3], b: [2,4]}))
结果是：
7.5
[3. 7.]
在TensorBoard，计算图类似于这样：
8：我们可以增加另外的操作来让计算图更加复杂，比如
add_and_triple = adder_node *3.
print(sess.run(add_and_triple, {a:3, b:4.5}))
输出结果是：
22.5
在TensorBoard，计算图类似于这样：
9：在机器学习中，我们通常想让一个模型可以接收任意多个输入，比如大于1个，好让这个模型
可以被训练，在不改变输入的情况下,
我们需要改变这
个计算图去获得一个新的输出。变量允许
我们增加可训练的参数到这个计算图中，它们被构造成有一个类型和初始值：
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W*x + b
10
：当你调用
tf.constant
时
常量被初始化，
它们的值是不可以改变的
，而变量当你调用
tf.Variable
时没有被初始化，
在TensorFlow程序中要想初始化这
些变量，你必须明确调用一个特定的操作，
如下：
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
11：要实现初始化所有全局变量的TensorFlow子图的的处理是很重要的，直到我们调用
sess.run，
这些变量都是未被初始化的。
既然x是一个占位符，
我们就可以同时地对多个x的值进行求值
linear_model
，例如：
print(sess.run(linear_model, {x: [1,2,3,4]}))
求值linear_model
输出为
[0. 0.30000001 0.60000002 0.90000004]
12
：我们已经创建了一个模型，但是我们至今不知道它是多好，在这些训练数据上对这个模型进行评估，我们需要一个
y占位符来提供一个期望的值，
并且我们需要写一个
loss function
(损失
函数)，一个损失函数度量当前的模型和提供
的数据有多远，我们将会使用一个标准的损失模式
来线性回
归，它的增量平方和就是当前模型与提供的数据之间的损失
，
linear_model - y
创建一
个向量，其中每个元素都是对应的示例错误增量。这个错误
的方差我们称为
tf.square
。然后
，我
们合计所有的错误方差用以创建一个标量，用
tf.reduce_sum
抽象出所有示例的错误。
y = tf.placeholder(tf.float32)
squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
print(sess.run(loss, {x: [1,2,3,4], y: [0, -1, -2, -3]}))
输出的结果为
23.66
13：我们分配一个值给W和b(得到一个完美的值是-1和1)来手动改进这一点,一个变量被初始化一个值
会调用
tf.Variable
，
但是可以用tf.assign来改变这
个值，例如：
fixW = tf.assign(W, [-
1.
])
fixb = tf.assign(b, [1.])
sess.run([fixW, fixb])
print(sess.run(loss, {x: [1,2,3,4], y: [0, -1, -2, -3]}))
最终打印的结果是：
0.0
14
：
tf.train API
TessorFlow提供
optimizers
(优化器)，它能慢慢改变每一个变量以最小化
损
失
函
数，最简单的优化器是
gradient descent
(梯度
下降)，它根据变量派生出损失的大小,
来修改每个变量。通常手工计算变量符号是乏味且容易出错的，
因此，TensorFlow使用函数
tf.gradients
给
这个模型一个描述，从而能自动地提供衍生品，简而言之，优化器通常会为你做
这个。例如：
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
sess.run(init)# reset values to incorrect defaults.
for iin range(1000):
sess.run(train, {x: [1,2,3,4], y: [0, -1, -2, -3]})
print(sess.run([W, b]))
输出结果为
[array([-0.9999969], dtype=float32), array([ 0.99999082], dtype=float32)]
现在你已经完成了实际的机器学习，尽管这个简单的线性回归模型不要求太多TensorFlow core
代码，
更复杂的模型和
方法将数据输入到模型中，
需要跟多的代码，因此TensorFlow为常见模式
，结构和功能提供更高级别的抽象，我们将会
在下一个章节学习这些抽象。
15
：
tf.estimator
tf.setimator
是一个更高级别的TensorFlow库，它简化了机械式的机器
学习，包含以下几个方面：
- running training loops 运行训练循环
- running evaluation loops 运行求值循环
- managing data sets 管理数据集合
tf.setimator
定义了很多相同的模型。
16：
A custom model
tf.setimator
没有把你限制在预定好的模型中，假设我们想要创建一个自
定义的模型，它不是由
TensorFlow建成的。我还是能
保持这些数据集合，输送，训练高级别的
抽象；例如：tf.estimator;
17：现在你有了关于TensorFlow的一个基本工作知识，我们还有更多教程，它能让你学习更多。如果你是一
个机器学习初学者，
完整的代码：
import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly
print(node1, node2)
sess = tf.Session()
print(sess.run([node1, node2]))
# from __future__ import print_function
node3 = tf.add(node1, node2)
print("node3:", node3)
print("sess.run(node3):", sess.run(node3))
# 占位符
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b # + provides a shortcut for tf.add(a, b)
print(sess.run(adder_node, {a: 3, b: 4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1, 3], b: [2, 4]}))
add_and_triple = adder_node * 3.
print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b: 4.5}))
# 多个变量求值
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W*x + b
# 变量初始化
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}))
# loss function
y = tf.placeholder(tf.float32)
squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
print("loss function", sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
ss = (0-0)*(0-0) + (0.3+1)*(0.3+1) + (0.6+2)*(0.6+2) + (0.9+3)*(0.9+3) # 真实算法
print("真实算法ss", ss)
print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, 0.3, 0.6, 0.9]})) # 测试参数
# ft.assign 变量重新赋值
fixW = tf.assign(W, [-1.])
fixb = tf.assign(b, [1.])
sess.run([fixW, fixb])
print(sess.run(linear_model, {x: [1, 2, 3, 4]}))
print(sess.run(loss, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}))
# tf.train API
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) # 梯度下降优化器
train = optimizer.minimize(loss) # 最小化损失函数
sess.run(init) # reset values to incorrect defaults.
for i in range(1000):
sess.run(train, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]})
print(sess.run([W, b]))
print("------------------------------------1")
# Complete program:The completed trainable linear regression model is shown here:完整的训练线性回归模型代码
# Model parameters
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W*x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]
# training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
sess.run(train, {x: x_train, y: y_train})
# evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))
print("------------------------------------2")
# tf.estimator 使用tf.estimator实现上述训练
# Notice how much simpler the linear regression program becomes with tf.estimator:
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features. We only have one numeric feature. There are many
# other types of columns that are more complicated and useful.
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])]
# An estimator is the front end to invoke training (fitting) and evaluation
# (inference). There are many predefined types like linear regression,
# linear classification, and many neural network classifiers and regressors.
# The following code provides an estimator that does linear regression.
estimator = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feature_columns)
# TensorFlow provides many helper methods to read and set up data sets.
# Here we use two data sets: one for training and one for evaluation
# We have to tell the function how many batches
# of data (num_epochs) we want and how big each batch should be.
x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7, 0.])
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
# We can invoke 1000 training steps by invoking the method and passing the
# training data set.
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
# Here we evaluate how well our model did.
train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print("train metrics: %r"% train_metrics)
print("eval metrics: %r"% eval_metrics)
print("------------------------------------3")
# A custom model：客户自定义实现训练
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model_fn(features, labels, mode):
# Build a linear model and predict values
W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64)
b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64)
y = W*features['x'] + b
# Loss sub-graph
loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))
# Training sub-graph
global_step = tf.train.get_global_step()
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = tf.group(optimizer.minimize(loss),
tf.assign_add(global_step, 1))
# EstimatorSpec connects subgraphs we built to the
# appropriate functionality.
return tf.estimator.EstimatorSpec(
mode=mode,
predictions=y,
loss=loss,
train_op=train)
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
# define our data sets
x_train = np.array([1., 2., 3., 4.])
y_train = np.array([0., -1., -2., -3.])
x_eval = np.array([2., 5., 8., 1.])
y_eval = np.array([-1.01, -4.1, -7., 0.])
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=None, shuffle=True)
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_train}, y_train, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
{"x": x_eval}, y_eval, batch_size=4, num_epochs=1000, shuffle=False)
# train
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=1000)
# Here we evaluate how well our model did.
train_metrics = estimator.evaluate(input_fn=train_input_fn)
eval_metrics = estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
print("train metrics: %r"% train_metrics)
print("eval metrics: %r"% eval_metrics)
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