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TensorFlow 2 简介


【2024-03-22】 人工智能】


TensorFlow 2 简介

张量

首先,你应该知道什么是向量和矩阵。

我们把 1 维的数组称之为向量,

2 维的数组称之为矩阵。

那么,现在告诉你张量其实代表着更大的范围,

你也可以把其看作是N 维数组。

所以,如果现在重新描述向量和矩阵,就可以是:

一阶张量为向量,二阶张量为矩阵。

当然,零阶张量也就是标量,而更重要的是 N 阶张量,也就是 N 维数组。

浏览图片

张量并不是什么晦涩难懂的概念。如果不严谨的讲,张量就是 NN 维数组。前面提到的向量、矩阵,也是张量。

后面将学习到的大多数深度学习框架都会使用张量的概念,这样做的好处是统一对数据的定义。NumPy 中,数据都使用 Ndarray 多维数组进行定义,TensorFlow 中,数据都会用张量进行表述。

下面就来学习 TensorFlow 中对张量的定义。在 TensorFlow 中,每一个 Tensor 都具备两个基础属性:数据类型(默认:float32)和形状。

其中,数据类型大致如下表所示:

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根据不同的用途,TensorFlow 中主要有 2 种张量类型,分别是:

tf.Variable :变量 Tensor,需要指定初始值,常用于定义可变参数,例如神经网络的权重。

tf.constant :常量 Tensor,需要指定初始值,定义不变化的张量。

我们可以通过传入列表或 NumPy 数组来新建变量和常量类型的张量:

代码示例:

import tensorflow as tf

tf.__version__

输出

´2.0.0´

v = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]]) # 形状为 (2, 2) 的二维变量

v

输出

array([[1, 2],

[3, 4]], dtype=int32)>

c = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) # 形状为 (2, 2) 的二维常量

c

输出

array([[1, 2],

[3, 4]], dtype=int32)>

仔细观察,你会发现输出包含了张量的 3 部分属性,分别是形状 shape,数据类型 dtype,以及对应的 NumPy 数组。

你还可以直接通过 .numpy() 输出张量的 NumPy 数组。

c.numpy()

输出

array([[1, 2],

[3, 4]], dtype=int32)

上面我们已经介绍了常量张量,这里再列举几个经常会用到的新建特殊常量张量的方法:

tf.zeros:新建指定形状且全为 0 的常量 Tensor

tf.zeros_like:参考某种形状,新建全为 0 的常量 Tensor

tf.ones:新建指定形状且全为 1 的常量 Tensor

tf.ones_like:参考某种形状,新建全为 1 的常量 Tensor

tf.fill:新建一个指定形状且全为某个标量值的常量 Tensor

c = tf.zeros([3, 3]) # 3x3 全为 0 的常量 Tensor

c

输出

array([[0., 0., 0.],

[0., 0., 0.],

[0., 0., 0.]], dtype=float32)>

tf.ones_like(c) # 与 c 形状一致全为 1 的常量 Tensor

输出

array([[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.],

[1., 1., 1.]], dtype=float32)>

tf.fill([2, 3], 6) # 2x3 全为 6 的常量 Tensor

输出

array([[6, 6, 6],

[6, 6, 6]], dtype=int32)>

除此之外,我们还可以创建一些序列,例如:

tf.linspace:创建一个等间隔序列。

tf.range:创建一个数字序列。

tf.linspace(1.0, 10.0, 5, name="linspace")

输出

tf.range(start=1, limit=10, delta=2)

输出

实际上,如果你熟悉 NumPy 的话,你会发现这与 NumPy 中创建各式各样的多维数组方法大同小异。数据类型是一切的基础,了解完张量我们就可以继续学习张量的运算了。

Eager Execution

TensorFlow 2 带来的最大改变之一是将 1.x 的 Graph Execution(图与会话机制)更改为 Eager Execution(动态图机制)。在 1.x 版本中,低级别 TensorFlow API 首先需要定义数据流图,然后再创建 TensorFlow 会话,这一点在 2.0 中被完全舍弃。TensorFlow 2 中的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,可立即评估操作,无需构建图。

所以说,TensorFlow 的张量运算过程可以像 NumPy 一样直观且自然了。接下来,我们以最简单的加法运算为例:

c + c # 加法计算

输出

array([[0., 0., 0.],

[0., 0., 0.],

[0., 0., 0.]], dtype=float32)>

如果你接触过 1.x 版本的 TensorFlow,你要知道一个加法运算过程十分复杂。我们需要初始化全局变量 → 建立会话 → 执行计算,最终才能打印出张量的运算结果。

init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全局变量

with tf.Session() as sess: # 启动会话

sess.run(init_op)

print(sess.run(c + c)) # 执行计算

Eager Execution 带来的好处显而易见,其进一步降低了 TensorFlow 的入门门槛。之前的 Graph Execution 模式,实际上让很多人在入门时都很郁闷,因为完全不符合正常思维习惯。

TensorFlow 中提供的数学计算,包括线性代数计算方面的方法也是应有尽有,十分丰富。下面,我们再列举一个示例。

a = tf.constant([1., 2., 3., 4., 5., 6.], shape=[2, 3])

b = tf.constant([7., 8., 9., 10., 11., 12.], shape=[3, 2])

c = tf.linalg.matmul(a, b) # 矩阵乘法

c

输出

array([[ 58., 64.],

[139., 154.]], dtype=float32)>

tf.linalg.matrix_transpose(c) # 转置矩阵

输出

array([[ 58., 139.],

[ 64., 154.]], dtype=float32)>

你应该能够感觉到,这些常用 API 都能在 NumPy 中找到对应的方法,这也就是课程需要你预先熟悉 NumPy 的原因。由于函数实在太多太多。一般来讲,除了自己经常使用到的,都会在需要某种运算的时候,查阅官方文档。

所以说,你可以把 TensorFlow 理解成为 TensorFlow 式的 NumPy + 为搭建神经网络而生的 API。

自动微分

在数学中,微分是对函数的局部变化率的一种线性描述。虽然微分和导数是两个不同的概念。但是,对一元函数来说,可微与可导是完全等价的。如果你熟悉神经网络的搭建过程,应该明白梯度的重要性。而对于复杂函数的微分过程是及其麻烦的,为了提高应用效率,大部分深度学习框架都有自动微分机制。

TensorFlow 中,你可以使用 tf.GradientTape 跟踪全部运算过程,以便在必要的时候计算梯度。

w = tf.Variable([1.0]) # 新建张量

with tf.GradientTape() as tape: # 追踪梯度

loss = w * w

grad = tape.gradient(loss, w) # 计算梯度

grad

输出

上面,我们演示了一个自动微分过程,它的数学求导过程如下:

浏览图片

所以,当 w 等于 1 时,计算结果为 2。

tf.GradientTape 会像磁带一样记录下计算图中的梯度信息,然后使用 .gradient 即可回溯计算出任意梯度,这对于使用 TensorFlow 低阶 API 构建神经网络时更新参数非常重要。

常用模块

上面,我们已经学习了 TensorFlow 核心知识,接下来将对 TensorFlow API 中的常用模块进行简单的功能介绍。对于框架的使用,实际上就是灵活运用各种封装好的类和函数。由于 TensorFlow API 数量太多,迭代太快,所以大家要养成随时 查阅官方文档 的习惯。

tf.:包含了张量定义,变换等常用函数和类。

tf.data:输入数据处理模块,提供了像 tf.data.Dataset 等类用于封装输入数据,指定批量大小等。

tf.image:图像处理模块,提供了像图像裁剪,变换,编码,解码等类。

tf.keras:原 Keras 框架高阶 API。包含原 tf.layers 中高阶神经网络层。

tf.linalg:线性代数模块,提供了大量线性代数计算方法和类。

tf.losses:损失函数模块,用于方便神经网络定义损失函数。

tf.math:数学计算模块,提供了大量数学计算函数。

tf.saved_model:模型保存模块,可用于模型的保存和恢复。

tf.train:提供用于训练的组件,例如优化器,学习率衰减策略等。

tf.nn:提供用于构建神经网络的底层函数,以帮助实现深度神经网络各类功能层。

tf.estimator:高阶 API,提供了预创建的 Estimator 或自定义组件。

在构建深度神经网络时,TensorFlow 可以说提供了你一切想要的组件,从不同形状的张量、激活函数、神经网络层,到优化器、数据集等,一应俱全。



                  

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