TensorFlow架构详解：原理与构成

一、Tensorflow的基础框架。

1、系统框架

虽然Tensorflow的框架的版本不断的进行更新，但是系统架构并没有发生根本性的变化。它以不同的功能需求进行分层处理，以统一接口屏蔽具体实现，从而集中各自的关注层次，更好的提升Tensorflow的适用性，系统架构如下：

从上图可以明显的看出：Tensorflow系统框架分为三层，从上而下依次是应用层、接口层、核心层。

2、TensorFlow的系统的六个特性
TensorFlow的系统架构具有许多特性：

• 高度灵活性
• 真正的可移植性
• 连接研究与产品
• 自动微分
• 多语言选择
• 最大化性能

3、TensorFlow的编程特点

TensorFlow除了以数据流为核心外，在编程实现过程中还具备以下的两大特点：

• 将图的定义和图的运行完全分开
  使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时，只要定义了相关变量以及运算，在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量，建立相关数据流图，在数据流图中定义各种变量之间的关系，以此完成图的定义。此时，图只是运算规则，没有任何实际数据，需要把运算的输入数据放进去后，才会形成输出值。

• 图的计算在会话中执行
  Tensorflow的相关计算在图中进行定义，而图的具体运行环境在会话（Session）中。只有开启会话后，才可以使用相关数据去填充节点，这样才能开始计算；关闭会话后，就不能进行计算。

下面是Python与TensorFlow的编程思路对比，来实现简单的一些计算：
在python中：

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a=3
b=4
c=5
y=a*b+c
print(y)

则会输出结果：17
在TensorFlow中，我们也输入类似的代码：

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import tensorflow as tf
a=3
b=4
c=5
y=tf.add(a*b,c)
print(y)

则会输出： Tensor(“Add:0”, shape=(), dtype=int32)

可以明显的看到，并没有输出运算的结果，而是输出了一个Tensor，这是因为我们仅仅完成了图的定义，而没有实现具体的运算。
下面我们就更改上述的代码，实现运算，就需要满足Tensorflow中计算的几个阶段，首先进行定义计算图，然后创建会话，最后则完成计算。

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import tensorflow as tf
#创建图
a=tf.constant(3,tf.float32)  #定义常量
b=tf.constant(4,tf.float32)
c=tf.constant(5,tf.float32)
y=tf.add(a*b,c)  #定义计算公式
print(y)
sess=tf.Session() #创建会话
print(sess.run(y))  #计算
sess.close() #关闭会话

运行结果如下：

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Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)
17.0

可以看出，只有在会话中完成计算后才会输出计算结果17。
TensorFlow采用这样的设计主要因为他是针对机器学习的框架，消耗最多的是对输入数据的训练。

二、TensorFlow的基本概念

1、Tensor

Tensor是张量，是最基本的概念，也是TensorFlow中最主要的数据结构。张量用于在计算图中进行数据的传递，但是创建了一个张量后，不会立即在计算图中增加该张量，而需要将该张量赋值给一个变量或者占位符，之后才会将该张量增加到计算图中。

张量，可理解为一个 n 维矩阵，所有类型的数据，包括标量、矢量和矩阵等都是特殊类型的张量。

张量的生成方式有很多种，例如固定张量、相似张量、序列张量、分布张量等。

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import tensorflow as tf
#Tensor
row=3.0
col=4.0
zero_tsr= tf.zeros([row,col]) #值为0，指定维度的张量
ones_tsr=tf.ones([row,col])   #值为1，指定维度的张量
filled_tsr=tf.fill([3,4],2.0)    #指定填充数值2.0 ，指定维度的张量
constant_tsr=tf.constant([1,2,3])  #已知常数的张量

zeros_similar=tf.zeros_like(constant_tsr)  #所有元素为0，与constant_tsr类型一致的张量
ones_similar=tf.ones_like(constant_tsr)  #所有元素为1，与constant_tsr类型一致的张量

liner_tsr=tf.linspace(start=0.0,stop=2.0,num=3) #创建指定的区间，等间距的张量
integer_seq_str=tf.range(start=0,limit=5,delta=1)   #创建指定的区域，间隔的张量

randunif_tsr=tf.random_uniform([3,4],minval=0,maxval=2)#创建均匀分布随机数的张量
randnorm_tsr=tf.random_normal([3,4],mean=0.0,stddev=1.0)#创建正态分布随机数的张量
runcnorm_tsr=tf.truncated_normal([3,4],mean=0.0,stddev=1.0)#创建指定边界的正态分布张量
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)     
    #Tensor
    print ('zero_tsr is ',sess.run(zero_tsr))
    print ('ones_tsr is ',sess.run(ones_tsr))
    print ('filled_tsr is ',sess.run(filled_tsr))
    print ('constant_tsr is ',sess.run(constant_tsr))
    
    print ('zeros_similar is ',sess.run(zeros_similar))
    print ('ones_similar is ',sess.run(ones_similar))
    
    print ('liner_tsr is ',sess.run(liner_tsr))
    print ('integer_seq_str is ',sess.run(integer_seq_str))
    
    print ('randunif_tsr is ',sess.run(randunif_tsr))
    print ('randnorm_tsr is ',sess.run(randnorm_tsr))
    print ('runcnorm_tsr is ',sess.run(runcnorm_tsr))
sess.close()

输出结果：

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zero_tsr is  [[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
ones_tsr is  [[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]
filled_tsr is  [[2. 2. 2. 2.]
 [2. 2. 2. 2.]
 [2. 2. 2. 2.]]
constant_tsr is  [1 2 3]
zeros_similar is  [0 0 0]
ones_similar is  [1 1 1]
liner_tsr is  [0. 1. 2.]
integer_seq_str is  [0 1 2 3 4]
randunif_tsr is  [[0.92969847 0.7200849  1.4162304  1.2510674 ]
 [0.97165823 1.45502    1.5120289  0.9996681 ]
 [0.96171427 0.8367257  0.731313   1.85327   ]]
randnorm_tsr is  [[-0.670491    1.5340202   0.47463468 -1.9473785 ]
 [-1.1878501  -0.521639    0.10082857 -2.3056    ]
 [ 0.51349676  0.6248353   0.53046846  0.24368662]]
runcnorm_tsr is  [[ 1.1717324  -0.12139019  0.97365093  0.28850073]
 [ 0.96101403 -0.46031672 -0.65009755  1.5967586 ]
 [-1.8578918   0.15960255 -0.38491356  1.5632377 ]]
 
 

2、Variable

Variable即变量、一般用来表示图中的各个计算参数，包括矩阵和向量，他在计算图中有固定的位置。一般我们在TensorFlow中通过调整这些变量的状态来优化机器学习算法。
创建变量使用函数tf.Variable()，通过输入一个张量，返回一个变量。变量声明后需要进行初始化才能使用。通过打印张量和变量，可对比他们的不同之处。

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import tensorflow as tf  
tensor=tf.zeros([1,2])
m_var=tf.Variable(tensor)
init_op=tf.global_variables_initializer()
sess=tf.Session()
with tf.Session() as sess:
    print("tensor is",sess.run(tensor))
    sess.run(init_op)
    print("m_var is",sess.run(m_var))
    
    

输出结果：

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tensor is [[0. 0.]]
m_var is [[0. 0.]]

3、Placeholder

Tensorflow占位符，用于表示输入输出数据的格式，允许传入指定类型和形状的数据。占位符仅仅声明了数据位置，告诉系统这里有一个值、向量或者矩阵、现在还没法给出具体值。占位符通过会话的feed_dict参数获取数据，在计算图运行时使用获取的数据进相应的计算，计算完毕后获取的数据就会消失。

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import tensorflow as tf  
#placeholder
x=tf.placeholder(tf.float32)
y=tf.placeholder(tf.float32)
z=tf.add(x,y)
x_data=[1.0,2.0]
y_data=[10.0,11.0]
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()  
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run( [z],feed_dict={x:x_data,y:y_data} ))
    
    

运行结果：

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[array([11., 13.], dtype=float32)]

4、Session

Session是会话，是TensorFlow中计算图的具体执行者，与图进行实际的交互。一个会话中可以有多个图，会话的目的是将训练数据添加到图中进行训练，当然也可以进行修改图的结构。
下面进行介绍会话的两种使用方式：

• 明确的调用会话的生成函数和关闭函数。

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sess=tf.Session()
sess.run()
sess.close() #调用sess.close()，释放资源。

• 利用上下文管理机制自动释放所有资源。(不用调用sess.close()释放资源，在退出with语句时，会话自动关闭并释放资源)

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with tf.Session() as sess:
    sess.run()
    
    

5、Operation

Operation是操作。是Tensorflow图中的节点，它的输入与输出都是Tensor。它的作用是完成各种操作，包括运算操作、矩阵操作、和神经网络构建操作等。

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