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TensorFlow学习报告

1.从张量开始

1.1实际数据转为浮点数

　　由于浮点数是网络处理信息的方式，因此我们需要一种方法，将我们希望处理的真实世界的数据编码为网络可理解的数据，然后将输出解码为我们可以理解和使用的数据。 　　深度神经网络通常在不同阶段学习将数据从一种形式转换为另一种形式，这意味着每个阶段转换的数据可以被认为是一个中间表征序列。对于图像识别，早期表征可以是诸如边缘检测或某些纹理，如皮毛。更深层次的表征可以捕捉更复杂的结构，如耳朵、鼻子或眼睛等。 　　一般来说，这些中间表征是浮点数的集合，它们描述输入的特征，并以一种有助于描述输入映射到神经网络输出的方式捕获数据的结构。这些描述是针对当前任务的，是从相关例子中学习到的。这些浮点数的集合以及它们的操作是现代AI的核心。 　　牢记：这些中间表征是将输入与前一层神经元的权重结合的结果。每个中间表征对之前的输入都是唯一的。 　　开始将数据转换为浮点数输入之前，我们必须对Tensorflow如何处理和存储数据有深入的理解，诸如如何将数据处理作为输入、中间表征和输出。为此，Tensorflow引入了一种基本的数据结构：张量。以前我们对预先训练好的网络进行推理时，已经碰到了张量。对于那些数学、物理或工程出身的人来说，张量这个术语会与空间、参考系统以及它们之间的转换的概念捆绑在一起。不管怎样，这些概念在这里都不适用。 　　在深度学习中，张量可以将向量和矩阵推广到任意维度，这个概念的另一个名称是多维数组，张量的维度与用来表示张量中标量值的索引数量一致。

• Tensorflow提供 constant 这个函数:

constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False)

• 零维张量

t = tf.constant(1, tf.float32)

• 一维张量

 

t = tf.constant([1, 2, 3, 4], tf.float32)

• 二维张量

 

t = tf.constant(
    [
    [7, 8, 9, 10],
    [1, 2, 3, 4]
    ], tf.float32
    )
    

 

• 三维张量

• 三维张量可以理解为多个二维张量在深度上的一个组合，

 

t = tf.constant(
    [
    [[1, 2], [3, 4]],
    [[5, 6], [7, 8]],
    [[9, 10],[11, 12]]
    ], tf.float32
    )

 

相当于在第一个深度上有
[[1, 3],[5, 7],[9, 11]]
，而在第二个深度上有
[[2, 4],[6, 8],[10, 12]]

• 四维张量

• 四维张量可以理解为多个三维张量

t = tf.constant(
    [
    # 第一个2行2列深度为2的三维张量
    [
    [[1, 2], [3, 4]],
    [[5, 6], [7, 8]]
    ],
    # 第二个2行2列深度为2的三维向量
    [
    [[9, 10], [11, 12]],
    [[13, 14], [15, 16]]
    ]
    ]
    )

2.TensorFlow基本用法

TensorFlow是一种较为完善的深度学习框架，支持所有流行编程语言开发，如Python,C++等，此外还可在多种平台上工作。

在Tensorflow 2.x 的基本用法中，介绍两种风格的代码，一种使用低阶API进行代码编写，一种使用高阶API进行代码编写。整体上，我们推荐使用TensorFlow中的高阶API-tf.keras进行代码编写，但也需要读懂低阶API代码。

• 先建立模型，再编译模型

2.1 低阶API

2.1.1模型搭建常用函数

 

 

 

 

2.1.2 重点：损失函数

#MSE损失函数，主要用序列预测
tf.losses.MeanSquaredError
#交叉熵损失函数，主要用于分类
tf.losses.categorical_crossentropy

 

2.2 高阶API

2.2.1 tf.keras构建模型

(1)“序贯式”

先通过构造函数创建一个Sequential模型，再通过model.add依次添加不同层

 

model = tf.keras.Sequential()
#创建一个全连接层，神经元个数为256，输入为784，激活函数为relu
model.add(tf.keras.layers.Dense(256,activation='relu',input_dim=784))
model.add(tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'))
model.add(tf.keras.Dense(10,activation='softmax'))

 

(2）“函数式”

使用tf.keras构建函数模型，常用于更复杂的网络构建。

 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(4))
      x = tf.keras.layers.Dense(32,activation='relu')(inputs)
      x = tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu')(x)
      outputs = tf.keras.layers.Dense(3,activation='softmax')(x)
      model = tf.keras.Model(inputs = inputs,outputs = outputs)

 

2.2.2 model.compile编译模型

oplimizer：优化器，可从 tf.keras.optimizers 中选择；

loss ：损失函数，可从 tf.keras.losses 中选择；

metrics ：评估指标，可从 tf.keras.metrics 中选择。

 

 

model.compile(
        optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
        loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
        metrics=[tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy]
    )

 

2.2.3 Model.fit模型训练

tf.keras.Model.fit接受的一些重要参数：

x ：训练数据；

y ：目标数据（数据标签）；

epochs ：将训练数据迭代多少遍；

batch_size ：批次的大小；

validation_data ：验证数据，可用于在训练过程中监控模型的性能。

model.fit(data_loader.train_data,     # 训练集数据
        data_loader.train_label,                # 训练集标签
        epochs=num_epochs,                   # 训练轮次
        batch_size=batch_size                  # 批量大小
    )

2.2.4 模型评估与测试

evaluate：该函数将对所有输入和输出对预测，并且收集分数，包括损失还有其他指标。提供测试数据及标签即可。

 model.evaluate(data_loader.test_data, data_loader.test_label)

predict：该函数给出模型输入对应的输出。

model.predict(data_loader.test_data)

3. 课后练习

3.1、局部连接：层间神经只有局部范围内的连接，在这个范围内采用全连接的方式，超过这个范围的神经元则没有连接；连接与连接之间独立参数，相比于去全连接减少了感受域外的连接，有效减少参数规模。

      全连接：层间神经元完全连接，每个输出神经元可以获取到所有神经元的信息，有利于信息汇总，常置于网络末尾；连接与连接之间独立参数，大量的连接大大增加模型的参数规模。

3.2、利用快速傅里叶变换把图片和卷积核变换到频域，频域把两者相乘，把结果利用傅里叶逆变换得到特征图。

3.3、池化操作作用：池化层同样基于局部相关性的思想，通过从局部相关的一组元素中进行采样或信息聚合，从而得到新的元素值。

      激活函数作用：将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入。

3.4、局部归一化的作用：对局部神经元的活动创建了竞争环境，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛华能力。

3.5、  寻找损失函数的最低点，就像我们在山谷里行走，希望找到山谷里最低的地方。那么如何寻找损失函数的最低点呢？在这里，我们使用了微积分里导数，通过求出函数导数的值，从而找到函数下降的方向或者是最低点（极值点）。损失函数里一般有两种参数，一种是控制输入信号量的权重(Weight, 简称  ），另一种是调整函数与真实值距离的偏差（Bias，简称  ）。我们所要做的工作，就是通过梯度下降方法，不断地调整权重  和偏差b，使得损失函数的值变得越来越小。而随机梯度下降算法只随机抽取一个样本进行梯度计算。

 

4.程序

# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#print(tf.__version__)

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']
plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()

"""构建模型"""
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

"""训练模型"""
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

"""评估准确率"""
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print('\nTest accuracy:', test_acc)

"""进行预测"""
probability_model = tf.keras.Sequential([model,tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)

predictions[0]
np.argmax(predictions[0])
test_labels[0]

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
  predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])

  plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

  predicted_label = np.argmax(predictions_array)
  if predicted_label == true_label:
    color = 'blue'
  else:
    color = 'red'

  plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                100*np.max(predictions_array),
                                class_names[true_label]),
                                color=color)

def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
  predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks(range(10))
  plt.yticks([])
  thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
  plt.ylim([0, 1])
  predicted_label = np.argmax(predictions_array)

  thisplot[predicted_label].set_color('red')
  thisplot[true_label].set_color('blue')

  i = 0
  plt.figure(figsize=(6, 3))
  plt.subplot(1, 2, 1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(1, 2, 2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
  plt.show()

  i = 12
  plt.figure(figsize=(6, 3))
  plt.subplot(1, 2, 1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(1, 2, 2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
  plt.show()

  # Plot the first X test images, their predicted labels, and the true labels.
  # Color correct predictions in blue and incorrect predictions in red.
  num_rows = 5
  num_cols = 3
  num_images = num_rows * num_cols
  plt.figure(figsize=(2 * 2 * num_cols, 2 * num_rows))
  for i in range(num_images):
      plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 1)
      plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
      plt.subplot(num_rows, 2 * num_cols, 2 * i + 2)
      plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
  plt.tight_layout()
  plt.show()

 

 

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来源： https://www.cnblogs.com/CiciXuanblog/p/16188375.html

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