独家 | 10分钟带你上手TensorFlow实践（附代码）

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这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你需要安装好TensorFlow（可以跟着本教程进行安装http://cv-tricks.com/artificial-intelligence/deep-learning/deep-learning-frameworks/tensorflow/install-tensorflow-1-0-gpu-ubuntu-14-04-aws-p2-xlarge/）。
本教程共分为两部分： 第一部分我们会配合代码实例解释基础概念， 第二部分我们会构建一个线性回归模型。

第一部分： TensorFlow基础

TensorFlow是一个用于数值计算的库，其中数据沿着图（graph）而流动。在TensorFlow中数据用n维数组表示并被称之为Tensors。而图（graph）由数据(也叫Tensors)和数学运算共同组成。

图中的节点： 代表数学运算

图中的边(edges)： 代表在不同运算中流动的Tensors

TensorFlow不同于其他编程语言的另一个方面是： 在TensorFlow中无论你要构建什么，首先你需要构思整个蓝图。在创建图的时候，变量并没有被赋值。随后当已经创建了完整的图之后，还需要在一个会话(session)中去运行它，此时图中的变量才会被赋值。稍后还有更详细的介绍。

现在让我们通过动手来学习。运行Python并导入tensorflow：



1. TensorFlow中的图

图是TensorFlow的主干，所有的计算/操作/变量都位于图中。代码中发生的一切都位于TensorFlow提供的一个默认图中。可以通过如下代码访问该图：



你也可以这样得到所有操作的list：



由于现在图是空的，所以该语句的输出也是空的,即[]。

如果想打印出各操作的名称，用这条语句：



这回还是空的，等我们在图中加入了操作之后再来执行该语句。

另外，我们也可创建多个图，现在先不细讲。

2. TensorFlow会话

图是用来定义操作的，而操作必须运行在一个会话(session)中，图和会话的创建是相互独立的。可以把图想象成是设计蓝图，则会话就是它的施工地点。

图仅仅是定义了计算或者说构建了设计蓝图。 然而，除非我们在会话中运行图或者图的一部分，否则没有任何变量也没有任何值。 

可以这样创建会话：



打开一个会话时，要记得在结尾处关闭。或者可以用python中的with语句块，如此一来，它将会自动被关闭： 



在本教程的代码中我们会频繁使用with语句块，我们也推荐你这样操作。

3. TensorFlow中的Tensors

TF将数据保存在Tensors中，它有点像numPy包中的多维数组（尽管它们和numPy数组不同）
常量

常量的值不能修改，定义方式如下：



可以看到，不同于Python之类的其他语言，这里并不能直接打印/访问常量的值，除非在会话中运行，再来试一下：



这回打印了输出结果1.0
变量

即Tensors，和其它语言中的变量相似。



变量（顾名思义）和常量不同，能够存储不同的值。然而，在TF中，变量需要分别进行初始化，单独初始化每个变量效率很低。但TensorFlow提供了一次性初始化所有变量的机制，具体方法如下：

对于0.11及更早的tf版本，使用initialize_all_variables()方法：

>>>init_op = tf.initialize_all_variables()

0.12及以后的版本，使用global_variables_initializer():

>>>init_op = tf.global_variables_initializer()

上述代码会把init_op添加到TensorFlow的默认图中。

现在，试图访问刚才定义的变量b之前，先运行一下init_op，打印b输出2.0：



现在可以打印出该图中的全部操作：



这回输出了：

Const
test_var/initial_value
test_var
test_var/Assign
test_var/read
init

如你所见，之前定义过常量a, 所以它被加到了图中。同理，对于变量b而言，许多’test_var’的状态，例如test_var/initial_value，test_var/read等也被加入了图中。你可以利用TensorBoard来可视化整个网络，TensorBoard是一个用于可视化TensorFlow图和训练过程的工具。
占位符

占位符，顾名思义表示占位，是指等待被初始化/填充的tensors。占位符被用于训练数据，只有当代码是在会话中运行的时候占位符才会被填充。“喂给”占位符的东西叫做feed_dict。Feed_dict是用于存储数据的（一系列）键值对：



上例输出结果为6.

4. 在TensorFlow中应用设备 

TensorFlow具有非常强大的内置功能，可以在gpu, cpu或者gpu集群上运行你的代码。 它为你提供了选项，使你能选择要用来运行代码的设备。 这里不对此进行详细介绍，随后会有单独关于这个主题的教程。先来看一下TensorFlow全貌：



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