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tensorflow学习

2021年08月18日

简介

TensorFlow,这是个很形象的比喻,意思是 张量(Tensor)在神经网络中流动(Flow)。

  1. 在数学中,张量是一种几何实体(对应的有一个概念叫矢量),广义上可以表示任何形式的数据。在NumPy等数学计算库或TensorFlow等深度学习库中,我们通常使用多维数组来描述张量,所以不能叫做矩阵,矩阵只是二维的数组,张量所指的维度是没有限制的。线性代数/矩阵的几何意义 未读完
  2. 张量这一概念的核心在于,它是一个数据容器。它包含的数据几乎总是数值数据,因此它是数字的容器。
  3. 在物理实现时(TensorFlow)是一个句柄,它存储张量的元信息以及指向张量数据的内存缓冲区指针。
  4. 张量是执行操作时的输入输出数据,用户通过执行操作来创建或计算张量,张量的形状不一定在编译时确定,可以在运行时通过形状推断计算出。

TensorFlow 使用库模式(不是框架模式),工作形态是由用户编写主程序代码,调用python或其它语言函数库提供的接口实现计算逻辑。用户部署和使用TensorFlow 时,不需要启动专门的守护进程,也不需要调用特殊启动工具,只需要像编写普通本地应用程序那样即可上手。

核心概念

TensorFlow on Kubernetes的架构与实践

数据节点

Tensorflow底层最核心的概念是张量,计算图以及自动微分。

  1. Tensor
  2. Variable,特殊的张量, 维护特定节点的状态,一般对应w、b,模型的复杂、变大即 tf.Variable 变多,且在分布式场景下由各个节点共享。tf.Variable 方法是Op,返回时是变量。与session.run(tf.global_variables_initializer()) 配合使用 进行真正的初始化。与Tensor 不同在于
  3. 普通Tensor 的生命周期通常随依赖的计算完成而结束,内存也随即释放。
  4. 变量常驻内存, 在每一步训练时不断更新其值,以实现模型参数的更新。
  5. placeholder 占位符,一般对应 x、 y_hat、需要变化的超参数等,使用 session.run(...,feed_dict={xx:xx}) 为占位符赋值

计算图

动态图与静态图的浅显理解 PS: 笔者个人的学习路径是先 pytorch 后tensorflow

x = tf.constant("hello")
y = tf.constant("world")
z = tf.strings.join([x,y],separator=" ")
print(z)
# output
# Tensor("StringJoin:0", shape=(), dtype=string)

可以看到,在tensorflow1.0 静态图场景下,z 输出为空。z = tf.strings.join([x,y],separator=" ") 没有真正运行(我们发明一个叫tensorflow的deep learning dsl,并且提供python api,让用户在python中通过元编程编写tensorflow代码),只有运行session.run(z) z 才会真正有值。在TensorFlow1.0时代,采用的是静态计算图,需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图,然后再开启一个会话Session,显式执行计算图。模型搭建和训练分为两个阶段,由两种语言分别实现编程接口和核心运行时,还涉及到计算图的序列化及跨组件传输。而在TensorFlow2.0时代,采用的是动态计算图,模型的搭建和训练放在一个过程中,即每使用一个算子后,该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果,不需要使用Session了,像原始的Python语法一样自然。

会话

Session 提供求解张量和执行操作的运行环境,它是发送计算任务的客户端,所有计算任务都由它分发到其连接的执行引擎(进程内引擎)完成。

# 创建会话 target =会话连接的执行引擎(默认是进程内那个),graph= 会话加载的数据流图,config= 会话启动时的配置项
sess = tf.session(target=...,graph=...,config=...)
# 估算张量或执行操作。 Tensor.eval 和 Operation.run 底层都是 sess.run
sess.run(...)
# 关闭会话
sess.close()

使用示例

import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b
sess = tf.Session()
print(sess.run(c))

demo

# model parameters
W = tf.Variable(0.3,  tf.float32)
b = tf.Variable(-0.3, tf.float32)
# model inputs & outputs
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
# the model
out = W * x + b
# loss function
loss = tf.reduce_sum(tf.square(out - y))
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = np.random.random_sample((100,)).astype(np.float32)
y_train = np.random.random_sample((100,)).astype(np.float32)
# training
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        sess.run(train, {x:x_train, y:y_train})
        current_loss = sess.run(loss, {x:x_train, y:y_train})
        print("iter step %d training loss %f" % (i, current_loss))
    print(sess.run(W))
    print(sess.run(b))

当我们调用 sess.run(train_op) 语句执行训练操作时,程序内部首先提取单步训练操作依赖的所有前置操作,这些操作的节点共同组成一幅子图。然后程序将子图中的计算节点、存储节点和数据节点按照各自的执行设备分类(可以在创建节点时指定执行该节点的设备),相同设备上的节点组成了一幅局部图。每个设备上的局部图在实际执行时,根据节点间的依赖关系将各个节点有序的加载到设备上执行。

房价预测

df = pd.read_csv('data.csv',names=['square', 'bedrooms', 'price'])
ones = pd.DataFrame({'ones': np.ones(len(df))})# ones是n行1列的数据框,表示x0恒为1
df = pd.concat([ones, df], axis=1)  # 根据列合并数据

| |ones| square| bedrooms| price| |—|—|—|—|—| |0| 1.0| 0.130010| -0.223675| 0.475747| |1| 1.0| -0.504190| -0.223675| -0.084074|

特征 + batch 组成一个矩阵, 其shape 和 计算图 X_data 的shape 一致。

X_data = np.array(df[df.columns[0:3]])
y_data = np.array(df[df.columns[-1]]).reshape(len(df), 1)
# 输入 X,形状[47, 3]
X = tf.placeholder(tf.float32, X_data.shape)
# 输出 y,形状[47, 1]
y = tf.placeholder(tf.float32, y_data.shape)
# 权重变量 W,形状[3,1]
W = tf.get_variable("weights", (X_data.shape[1], 1), initializer=tf.constant_initializer())
# 假设函数 h(x) = w0*x0+w1*x1+w2*x2, 其中x0恒为1
# 推理值 y_pred  形状[47,1]
y_pred = tf.matmul(X, W)
# 损失函数采用最小二乘法,y_pred - y 是形如[47, 1]的向量。
loss_op = 1 / (2 * len(X_data)) * tf.matmul((y_pred - y), (y_pred - y), transpose_a=True)
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=alpha)
train_op = opt.minimize(loss_op)
with tf.Session() as sess:
    # 初始化全局变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 开始训练模型,
    # 因为训练集较小,所以每轮都使用全量数据训练
    for e in range(1, epoch + 1):
        sess.run(train_op, feed_dict={X: X_data, y: y_data})

数据读取

  1. 数据源: csv/TFRecord/Tensor/numpy/dataFrame/自定义格式
  2. 读取方式:批量,多线程
  3. 读取的数据如何给到模型使用: 作为 tensor 给feed_dict;新的Dataset y_hat = model(x)

读取的 X/Y 更多是作为 符号引用,描述了数据来源 及方式(batch_size、线程数等),只有session.run 后才会真正有值。

feed_dict 读取csv(不建议)

file_queue = tf.train.string_input_producer(["xx.csv"])
reader = tf.TextLineReader()
_, value = reader.read(file_queue)
record_defaults=[["1.0"], ["1"],["2.0"]]
column1, column2, column3 = tf.decode_csv(content, record_defaults)
# column1_batch, column2_batch, column3_batch = tf.train.batch([column1, column2], batch_size=9, num_threads=1, capacity=9)
features = tf.stack([column1, column2])
...
with tf.Session() as sess:
  sess.run(...,feed_dict = {X = features, Y = column3})

Dataset

在训练我们的model的时候,需要把训练数据input到我们的算法model中。但有时候训练数据不是说只有几百条,而是成千上万的,这样如果直接把这些数据load到内存中的Tensor肯定是吃不消的,所以需要一种数据结构让算法能够批量地从disk中分批读取,然后用它们来训练我们的model, Dataset正是提供这种机制(transformation)来满足这方面的需求(建立input pipelines)。可以将Dataset理解成一个数据源,指向某些包含训练数据的文件列表,或者是内存里面已有的数据结构(比如Tensor objects)。类似Spark RDD或DataFrame

feed-dict 被吐槽太慢了 ,如何在TensorFlow上高效地使用Dataset推荐使用dataset API的原因在于,他提供了一套构建数据Pipeline的操作,包括以下三部分

  1. 从数据源构造dataset(支持TFRecordDataset,TextLineDataset, CsvDataset等方式)
  2. 数据处理操作 (通过map操作进行转化,tfrecord格式需要对Example进行解析)
  3. 迭代数据 (包括batch, shuffle, repeat, cache等操作)

Tensorflow封装了一组API来处理数据的读入,它们都属于模块 tf.data

  1. 从numpy 读取
      # create a random vector of shape (100,2)
      x = np.random.sample((100,2))
      # make a dataset from a numpy array
      dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x) 
    
  2. 从磁盘/内存中获取源数据,比如直接读取特定目录的下的 xx.png 文件,使用 dataset.map 将输入数据转为 dataset 要求
  3. 读入TFrecords数据集,dataset = tf.data.Dataset.TFRecordDataset("dataset.tfrecords")

Iterator 是对应的Dataset迭代器。如果 Dataset 是一个水池的话,那么它其中的数据就好比是水池中的水,Iterator 可以把它当成是一根水管。

features, labels = (np.random.sample((100,2)), np.random.sample((100,1)))
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels)) 
# 描述 了数据的来源 batch size 等
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features,labels)).repeat().batch(BATCH_SIZE)
# 创建迭代器
iter = dataset.make_one_shot_iterator()
x, y = iter.get_next() 
# 定义模型
net = tf.layers.dense(x, 8, activation=tf.tanh) # pass the first value 
net = tf.layers.dense(net, 8, activation=tf.tanh)
prediction = tf.layers.dense(net, 1, activation=tf.tanh)
loss = tf.losses.mean_squared_error(prediction, y)
train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(EPOCHS):
        _, loss_value = sess.run([train_op, loss])

训练机器学习模型的时候,会将数据集遍历多轮(epoch),每一轮遍历都以mini-batch的形式送入模型(batch),数据遍历应该随机进行(shuffle)。

dataset 由 elements 组成,elements 由component 组成

  1. elements include tuple, dict, NamedTuple, and OrderedDict。dataset 实现了python Iterable,一次 next() 输出一个element。比如 [<component,component>,...] [dict(component,component),]
  2. Individual components of the structure can be of any type representable by tf.TypeSpec, including tf.Tensor, tf.sparse.SparseTensor, tf.RaggedTensor, tf.TensorArray, or tf.data.Dataset.

TFRecord 文件

TFRecord是Tensorflow训练和推断标准的数据存储格式之一,将数据存储为二进制文件(二进制存储具有占用空间少,拷贝和读取(from disk)更加高效的特点),而且不需要单独的标签文件了,其本质是一行行字节字符串构成的样本数据。一条TFRecord数据代表一个Example,一个Example就是一个样本数据,每个Example内部由一个字典构成<key,Feature>,key为字段名,Feature为字段名所对应的数据,Feature有三种数据类型:ByteList、FloatList,Int64List。TFRecord并不是一个self-describing的格式,也就是说,tfrecord的write和read都需要额外指明schema。

  1. 小规模生成TFRecord: python 代码将图像、文本等写入tfrecords文件需要建立一个writer对象,创建这个对象的是函数 tf.python_io.TFRecordWriter
  2. 大规模生成TFRecord:如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢?Tensorflow提供了一种解决方法:spark-tensorflow-connector,支持将spark DataFrame格式数据直接保存为TFRecords格式数据。

TensorFlow 指南:读取自定义文件和记录格式

为计算图加入控制逻辑

TensorFlow 中的 Control Flow

从数据流图中取数据、给数据流图加载数据等 一定要通过session.run 的方式执行(全部或部分),没有在session 中执行之前,整个数据流图只是一个壳(符号)。 python 是一门语言,而tensorflow 的python api 并不是python ,而是一种领域特定语言/符号式编程框架,负责描述 TensorFlow的前端,没有跟python 解释器打通, 也因此tensorflow python中不能直接使用if 等(而是使用tf.cond, tf.case, tf.while_loop),“python代码”都会send 到一个执行引擎来跑。除了TensorFlow 自身外,keras(更高层api) 也可以作为TensorFlow 的前端。

TensorFlow 记录每个运算符的依赖,根据依赖进行调度计算。数据流图上节点的执行顺序的实现参考了拓扑排序的设计思想

  1. 以节点名称作为关键字,入度作为值,创建一张散列表,并将此数据流图上的所有节点放入散列表中。
  2. 为此数据流图创建一个可执行节点队列,将散列表中入度为0的节点加入到该队列,并从散列表中删除这些节点
  3. 依次执行该队列中的每一个节点,执行成功后将此节点输出指向的节点的入度值减1,更新散列表中对应节点的入度值
  4. 重复2和3,知道可执行节点队列变为空。 这也导致了 运算符执行顺序可能和 代码顺序不同
var = tf.Variable(...)
top = var * 2
bot = var.assign_add(2)
out = top + bot

其中 var 为一个变量,在对 bot 求值时,var 本身自增 2,然后将自增后的值返回。这时 top 语句执行顺序就会对 out 结果产生不同影响,结果不可预知。为此需要增加依赖关系

var = tf.Variable(...)
top = var * 2
with tf.control_dependencies([top]):
  bot = var.assign_add(2)
out = top + bot

条件分支 tf.cond(a < b,lambda: tf.add(3,3),lambda:tf.sqaure(3))

可视化

用户在程序中使用 tf.summary 模块提供的工具,输出必要的序列化数据,FileWriter 保存到事件文件,然后启动 Tensorboard 加载事件文件,从而在各个面板中展示对应的可视化对象。

  1. summary,在定义计算图时,在适当位置加上一些summary 操作。 summary 操作输入输出也是张量,只是输出是汇总数据。
  2. merge,在训练时可能加入了 多个summary 操作,此时需要使用 tf.summary.merge_all 将这些summary 操作 合成一个操纵
  3. run,执行session.run 时,需要通过 tf.summary.FileWrite() 指定一个目录告诉程序把产生的文件放到指定位置,然后使用add_summary() 将某一步summary 数据记录到文件中
  4. tensorboard --logdir=path/to/log-directory 启动tensorboard 然后在浏览器打开页面

可以记录和展示的数据形式

  1. 可视化数据流图
      sess = xx
      writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/summary/xx",sess.graph)
      ...
      writer.close() 
    
  2. 可视化度量指标和模型参数 ```python tf.summary.scalar(‘name’,’tensor’)

for i in range(FLAGs.max_step): summary, acc = sess.run(…) writer.add_summary(summary,i) ```

  1. 可视化图形和音频数据
  2. 可视化高维数据,用于展示高维embedding 数据的分布情况
  3. 可视化性能与资源占用 使用 Profiler 优化 TensorFlow 性能。 除了跟TensorBoard 一起使用外, profiler 也可以单独 执行和分析 tensorflow Profile分析神经网络性能
  4. 使用 tf.profiler Function API 的编程模式 python tf.profiler.experimental.start('logdir') # 会保存为json 格式文件 # Train the model here tf.profiler.experimental.stop()
  5. 使用 TensorBoard Keras 回调 (tf.keras.callbacks.TensorBoard) 的编程模式 python # Profile from batches 10 to 15 tb_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir,profile_batch='10, 15') # Train the model and use the TensorBoard Keras callback to collect performance profiling data model.fit(train_data,steps_per_epoch=20,epochs=5,callbacks=[tb_callback])