2018-06-06

TensorFlow入门教程

摘要： 谷歌开源的AI开发工具TensorFlow，了解一下？

• GitHub仓库：Fundebug/tensorflow-101

谷歌的AI技术独步天下，从即将商业化运营的无人驾驶汽车Waymo，到天下无敌的围棋大师AlphaGo，再到以假乱真的电话助理Duplex…

如果你想学习AI技术的话，神经网络是个不错的学习方向，因为它是最神奇也是现在最有效的机器学习算法；如果你想学习神经网络的话，最好的起点是实现一个简单的神经网络，因为你可以在实现的过程中发现问题，思考问题以及解决问题；如果你想实现一个简单的神经网络的话，本文将教你使用TensorFlow来实现；至少，你可以直接运行本文给出的例子，感受一下神经网络的神奇。

TensorFlow简介

TensorFlow是谷歌开源的AI开发工具，可以用于实现普通的机器学习算法(linear regression，logistic regression)，也可以用于实现深度学习算法(各种不同类型的神经网络)。TensorFlow为深度学习进行了大量优化，使用TensorFlow提供的API，AI开发者能够更加简单地实现神经网络算法。

鸢尾花分类

下图是3种不同的鸢尾花，从左至右分别是setosa, virginica和versicolor。3种鸢尾花的花萼和花瓣的长宽各有不同。

iris_training.csv是训练数据，它提供了120个鸢尾花的花萼和花瓣的长宽数据，并且标记了所属的鸢尾花类别。

根据训练数据，你可以总结出鸢尾花的花萼和花瓣的长宽与其所属类别的关系吗？120个数据不算太多，但是对人来说并不简单。

在本文中，我们将使用TesorFlow训练一个简单的神经网络，来识别鸢尾花的类别。

代码解释

train.py训练神经网络的代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import absolute_import, division, print_function
import os
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
from parse_csv import parse_csv

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
tf.enable_eager_execution()


# 导入训练数据
TRAIN_DATASET = tf.data.TextLineDataset("/tensorflow-101/data/iris_training.csv")
TRAIN_DATASET = TRAIN_DATASET.skip(1)             # skip the first header row
TRAIN_DATASET = TRAIN_DATASET.map(parse_csv)      # parse each row
TRAIN_DATASET = TRAIN_DATASET.shuffle(buffer_size=1000)  # randomize
TRAIN_DATASET = TRAIN_DATASET.batch(32)


# 定义神经网络
MODEL = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(4,)),  # input shape required
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(3)
])


# 损失计算函数
def loss(model, x, y):
    y_ = model(x)
    return tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=y, logits=y_)


# 梯度计算函数
def grad(model, inputs, targets):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss_value = loss(model, inputs, targets)
    return tape.gradient(loss_value, MODEL.variables)


# 优化器
OPTIMIZER = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)


def train():

    print("训练:")

    num_epochs = 201

    for epoch in range(num_epochs):

        epoch_loss_avg = tfe.metrics.Mean()
        epoch_accuracy = tfe.metrics.Accuracy()

        for x, y in TRAIN_DATASET:

            # 计算梯度
            grads = grad(MODEL, x, y)

            # 优化模型的参数
            OPTIMIZER.apply_gradients(zip(grads, MODEL.variables), global_step=tf.train.get_or_create_global_step())

            # 计算损失
            epoch_loss_avg(loss(MODEL, x, y))

            # 计算准确度
            epoch_accuracy(tf.argmax(MODEL(x), axis=1, output_type=tf.int32), y)

        if epoch % 50 == 0:
            print("Epoch {:03d}: Loss: {:.3f}, Accuracy: {:.3%}".format(epoch, epoch_loss_avg.result(), epoch_accuracy.result()))

    return MODEL

由代码可知，从导入训练数据，到定义神经网络模型的层数以及激励函数，再到定义损失计算函数、梯度计算函数和优化器，都使用了TensorFlow提供的API。这样，开发者不再需要去实现底层的细节，可以根据需要灵活地调整神经网络的结构以及所使用的各种函数。

其中，定义神经网络的代码如下：

MODEL = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(4,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(3)
])

可知，这是一个4层的神经网络，包含1个输入层，2个隐藏层和1个输出层，2个隐藏层都有10个神经元，使用RELU作为激励函数，如下图所示：

训练代码最核心的是部分train函数：

def train():

    print("训练:")

    num_epochs = 201

    for epoch in range(num_epochs):

        epoch_loss_avg = tfe.metrics.Mean()
        epoch_accuracy = tfe.metrics.Accuracy()

        for x, y in TRAIN_DATASET:

            # 计算梯度
            grads = grad(MODEL, x, y)

            # 优化模型的参数
            OPTIMIZER.apply_gradients(zip(grads, MODEL.variables), global_step=tf.train.get_or_create_global_step())

            # 计算损失
            epoch_loss_avg(loss(MODEL, x, y))

            # 计算准确度
            epoch_accuracy(tf.argmax(MODEL(x), axis=1, output_type=tf.int32), y)

        if epoch % 50 == 0:
            print("Epoch {:03d}: Loss: {:.3f}, Accuracy: {:.3%}".format(epoch, epoch_loss_avg.result(), epoch_accuracy.result()))

    return MODEL

train函数的算法是这样的：

• 迭代计算200个epoch，每一个epoch迭代都会扫描整个训练数据集；
• 每个epoch中，会iterate整个训练数据集中的120个样本，其batch size为32，所以一个epoch需要4个iteration；
• 每个iteration中，根据样本的特征值(花萼和花瓣的长宽)，使用神经网络做出预测(所属鸢尾花类别)，与真实的标记值进行比较，计算损失及梯度。
• 每个iteration中，根据所计算的梯度，使用优化器修改神经网络中的参数值。
• 经过200个epoch，神经网络中的参数将会调整到最优值，使得其预测结果误差最低。

基于Docker运行TensorFlow

将TensorFlow以及代码都打包到Docker镜像中，就可以在Docker容器中运行TensorFlow。这样，开发者仅需要安装Docker，而不需要安装TensorFlow；同时，Docker保证了代码一定可以在任何Docker主机上正确执行，因为它所依赖的运行环境全部打包在Docker镜像中。Docker镜像使用Dockerfile定义。

克隆代码

git clone https://github.com/Fundebug/tensorflow-101.git
cd tensorflow-101

构建镜像

sudo docker build -t tensorflow .

运行容器

sudo docker run -i tensorflow python src/main.py

运行结果

训练:
Epoch 000: Loss: 1.142, Accuracy: 29.167%
Epoch 050: Loss: 0.569, Accuracy: 78.333%
Epoch 100: Loss: 0.304, Accuracy: 95.833%
Epoch 150: Loss: 0.186, Accuracy: 97.500%
Epoch 200: Loss: 0.134, Accuracy: 98.333%

测试:
Test set accuracy: 96.667%

预测:
Example 0 prediction: Iris setosa
Example 1 prediction: Iris versicolor
Example 2 prediction: Iris virginica

由结果可知，对于测试数据集iris_test.csv，所训练的神经网络的准确率高达96.667%，是不是很神奇呢？

参考

• Get Started with Eager Execution
• Introduction to TensorFlow

关于Fundebug

Fundebug专注于JavaScript、微信小程序、微信小游戏、支付宝小程序、React Native、Node.js和Java线上应用实时BUG监控。 自从2016年双十一正式上线，Fundebug累计处理了30亿+错误事件，付费客户有阳光保险、达令家、核桃编程、荔枝FM、微脉等众多品牌企业。欢迎大家免费试用！

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