Tensorflow笔记

• 基础概念
• • 计算图
  • Eager Execution（即刻执行）
  • • eager模式下计算梯度
• 基本使用
• • tf.app
  • • 加载flag（tf.app.flags）
    • 启动( tf.app.run )

基础概念

计算图

Tensor（张量），在Tensorflow中可以理解为多维数组。
Flow（流），指数据流动的过程。
在计算图中，每一个计算就是一个节点，数据从一个计算“流”入下一个计算，形成图。

为什么使用计算图？

这里我们引用tensorflow 中计算图理解的说法

1. 并行化，因为计算图是对计算的一种抽象，点之间的关系取决其依赖关系。因此，互相不依赖的计算可以并行计算，在多集群环境下可以进行分布式计算。
2. 可移植性性，因为图是一种语言无关的表示方式，tensorflow 中使用protobuf来存储图，可以使用C++，python，jave等语言来解析图。

Eager Execution（即刻执行）

推荐阅读：Tensorflow官方文档：Eager Execution
给出了大量eager excution的例子和解释

TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境，可立即评估运算，无需构建计算图：运算会返回具体的值，而非构建供稍后运行的计算图。这样能使您轻松入门 TensorFlow 并调试模型，同时也减少了样板代码。
官方教程中给出的一个例子：

def fizzbuzz(max_num):counter = tf.constant(0)max_num = tf.convert_to_tensor(max_num)for num in range(1, max_num.numpy()+1):num = tf.constant(num)if int(num % 3) == 0 and int(num % 5) == 0:print('FizzBuzz')elif int(num % 3) == 0:print('Fizz')elif int(num % 5) == 0:print('Buzz')else:print(num.numpy())counter += 1

调用函数

fizzbuzz(15)

输出

1
2
Fizz
4
Buzz
Fizz
7
8
Fizz
Buzz
11
Fizz
13
14
FizzBuzz

在这一过程中，使用了依赖于张量值的条件语句，并会在运行时输出这些值，这在非eager模式下是不行的。

在不同框架中，自动微分实现原理各有不同：

1. 以Google的TensorFlow为代表的图方法
2. 以Facebook的PyTorch为代表的运算符重载
3. 以华为的MindSpore为代表的源码转换方法

eager模式下计算梯度

推荐阅读Tensorflow2梯度带tape.Gradient的用法_（全面，深入)
举出多种例子，深入阐述了tape的各种形式

GradientTape是eager模式下进行梯度计算和跟踪的工具，支持嵌套和多目标跟踪。

基本使用

tf.app

通用入口点，主要的功能是：

1. 加载flag
2. 启动（调用用户定义的主函数）

加载flag（tf.app.flags）

用于接受从终端传入的命令行参数，例如模型名称、epoch、dropout等等。
加载过程

flags.DEFINE_string('model', 'graphsage_mean', 'model names.')  # 加载一个字符串，名称为model，默认值为graphsage_mean，这个flag的解释为model names. 
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'initial learning rate.') # 加载一个浮点数，名称为learning_rate，默认值为0.01，这个flag的解释为initial learning rate. 
flags.DEFINE_integer('epochs', 10, 'number of epochs to train.') # 加载一个整数，名称为epochs，默认值为10，这个flag的解释为number of epochs to train. 

使用

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
if FLAGS.model == 'graphsage_mean':# Create modelsampler = UniformNeighborSampler(adj_info)

启动( tf.app.run )

推荐阅读tensorflow学习：tf.app.run()函数

tf.app.run()是tensorflow运行的入口，执行tf.app.run()时，首先加载flags参数项，然后执行用户定义的主函数（一般为main()）。
例子：

def main(argv=None):print("Loading training data..")train_data = load_data(FLAGS.train_prefix)print("Done loading training data..")train(train_data)if __name__ == '__main__':tf.app.run()

当然，如果你所定义的主函数不是main(),而是叫test()那么也是可以的，那么启动语句需要写成tf.app.run(test())

def test(argv=None):print("Loading training data..")train_data = load_data(FLAGS.train_prefix)print("Done loading training data..")train(train_data)if __name__ == '__main__':tf.app.run(test)