TensorFlow Core详解：安装与使用攻略

DL框架之TensorFlow：TensorFlow Core(低级别TensorFlow API)的简介、安装、使用方法之详细攻略

TensorFlow Core的简介

TensorFlow Core是低级别TensorFlow API。

TensorFlow Core的安装

默认自带

TensorFlow Core的使用方法

参考文章： https://tensorflow.google.cn/guide/low_level_intro

您可以将 TensorFlow Core 程序看作由两个互相独立的部分组成：

1. 构建计算图 ( tf.Graph)。
2. 运行计算图（使用 tf.Session）。

图

计算图是排列成一个图的一系列 TensorFlow 指令。图由两种类型的对象组成。

• 操作（简称“op”）：图的节点。操作描述了消耗和生成张量的计算。
• 张量：图的边。它们代表将流经图的值。大多数 TensorFlow 函数会返回 tf.Tensors。

重要提示：tf.Tensors 不具有值，它们只是计算图中元素的手柄。

我们来构建一个简单的计算图。最基本的指令是一个常量。构建指令的 Python 函数将一个张量值作为输入值。生成的指令不需要输入值。它在运行时输出的是被传递给构造函数的值。我们可以创建如下所示的两个浮点数常量 a 和 b：

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a = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
b = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly
total = a + b
print(a)
print(b)
print(total)

打印语句会生成：

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Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)
Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
Tensor("add:0", shape=(), dtype=float32)

请注意，打印张量并不会如您可能预期的那样输出值 3.0、4.0 和 7.0。上述语句只会构建计算图。这些 tf.Tensor对象仅代表将要运行的操作的结果。

图中的每个指令都拥有唯一的名称。这个名称不同于使用 Python 分配给相应对象的名称。张量是根据生成它们的指令命名的，后面跟着输出索引，如上文的 "add:0" 所示。

TensorBoard

TensorFlow 提供了一个名为 TensorBoard 的实用程序。TensorBoard 的诸多功能之一是将计算图可视化。您只需要使用几个简单的命令就能轻松完成此操作。

首先将计算图保存为 TensorBoard 摘要文件，具体操作如下所示：

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writer = tf.summary.FileWriter('.')
writer.add_graph(tf.get_default_graph())

这将在当前目录中生成一个 event 文件，其名称格式如下：

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events.out.tfevents.{timestamp}.{hostname}

现在，在新的终端中使用以下 shell 命令启动 TensorBoard：

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tensorboard --logdir .

接下来，在您的浏览器中打开 TensorBoard 的 图页面，您应该会看到与以下图形类似的图：

要详细了解 TensorBoard 的计算图可视化工具，请参阅 TensorBoard：图的直观展示。

会话 (Session)

要评估张量，需要实例化一个 tf.Session 对象（非正式名称为会话）。会话会封装 TensorFlow 运行时的状态，并运行 TensorFlow 操作。如果说 tf.Graph 像一个 .py 文件，那么 tf.Session 就像一个 python 可执行对象。

下面的代码会创建一个 tf.Session 对象，然后调用其 run 方法来评估我们在上文中创建的 total 张量：

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sess = tf.Session()
print(sess.run(total))

当您使用 Session.run 请求输出节点时，TensorFlow 会回溯整个图，并流经提供了所请求的输出节点对应的输入值的所有节点。因此此指令会打印预期的值 7.0：

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7.0

您可以将多个张量传递给 tf.Session.run。run 方法以透明方式处理元组或字典的任何组合，如下例所示：

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print(sess.run({'ab':(a, b), 'total':total}))

它返回的结果拥有相同的布局结构：

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{'total': 7.0, 'ab': (3.0, 4.0)}

在调用 tf.Session.run 期间，任何 tf.Tensor 都只有单个值。例如，以下代码调用 tf.random_uniform 来生成一个 tf.Tensor，后者会生成随机的三元素矢量（值位于 [0,1) 区间内）：

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vec = tf.random_uniform(shape=(3,))
out1 = vec + 1
out2 = vec + 2
print(sess.run(vec))
print(sess.run(vec))
print(sess.run((out1, out2)))

每次调用 run 时，结果都会显示不同的随机值，但在单个 run 期间（out1 和 out2 接收到相同的随机输入值），结果显示的值是一致的：

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[ 0.52917576  0.64076328  0.68353939]
[ 0.66192627  0.89126778  0.06254101]
(
  array([ 1.88408756,  1.87149239,  1.84057522], dtype=float32),
  array([ 2.88408756,  2.87149239,  2.84057522], dtype=float32)
)

部分 TensorFlow 函数会返回 tf.Operations，而不是 tf.Tensors。对指令调用 run 的结果是 None。您运行指令是为了产生副作用，而不是为了检索一个值。这方面的例子包括稍后将演示的 初始化和 训练操作。

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