深度学习入门实战(二)-用TensorFlow训练线性回归

yellowmeercat 发布于5月前 阅读590次
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作者 :董超

上一篇 文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全~以后的我们也都使用这个框架~

0x00 概要

TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源 机器学习 框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但绝对是用起来最方便的,毕竟谷歌有Jeff Dean坐镇,这波稳。

0x01 TensorFlow安装

官方有一个Mac上TensorFlow的安装指南,点这里

我们现在就照着这个安装指南操作一把,官方推荐在virtualenv中安装TF,我们就在virtualenv安装吧,大家也可以直接安装。前几天TF发布1.0版了,我们就安装1.0版吧~

1.先安装下pip和six

$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six

2.安装下virtualenv

$ sudo pip install --upgrade virtualenv

3.接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境。这里将环境建在 ~/tensorflow目录下, 执行:

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
$ cd ~/tensorflow

4.然后, 激活 virtualenv:

$ source bin/activate  # 如果使用 bash
$ source bin/activate.csh  # 如果使用 csh

(tensorflow)$ # 终端提示符应该发生变化

如果要退出虚拟环境可以执行

(tensorflow)$ deactivate

也可以直接在shell里执行下面的代码激活

source ~/tensorflow/bin/activate

5.在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:

因为我用的是Python 2.x所以执行

$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl

要是使用Python3可以执行

$ pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py3-none-any.whl

当然也可以执行下面这个命令直接安装最新版

pip install --upgrade tensorflow

等命令执行完TF就安装好了

安装完成后可以在python中执行以下代码

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果输出

Hello, TensorFlow!

就说明安装成功啦

PS:运行脚本的时候会提示不支持SSE xxx指令集的提示,这是因为我们是通过pip直接安装的编译好的版本导致的,如果想针对机器优化,可以直接从GitHub上的源代码编译安装。但这样会复杂些,而且我觉得其实提升不大,用CPU都很慢。。。不如直接上GPU性能提升快。

PS2:如果想安装GPU版会复杂些,首先要有一块支持CUDA的N卡,再安装CUDA驱动啥的,各位看官可以谷歌一下查询相关资料。如果不想搜索,也可以看本系列后续文章,以后也会介绍如何在Mac下安装GPU版。

0x02 TensorFlow基本使用

在介绍样例之前,我们先介绍一下TensorFlow的一些基本概念

1.placehoder(占位符)

tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
Args:
    dtype: The type of elements in the tensor to be fed.
    shape: The shape of the tensor to be fed (optional). If the shape is not specified, you can feed a tensor of any shape.
    name: A name for the operation (optional).

dytpe:占位符的数据类型

shape:占位符的纬度,例如[2,2]代表2x2的二维矩阵,None可以代表任意维度,例如[None,2]则代表任意行数,2列的二维矩阵

name:占位符的名字

变量在定义时要初始化,但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值,只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入,比如我们需要训练的数据,所以就用占位符来占个位置,告诉TensorFlow,等到真正运行的时候再通过输入数据赋值。

例如

x = tf.placeholder(tf.float32, [2, 2])

就是生成了一个2x2的二维矩阵,矩阵中每个元素的类型都是tf.float32(也就是浮点型)。

有时候定义需要训练的参数时候,会定义一个[input_size,output_size]大小的矩阵,其中input_size数输入数据的维度,output_size是输出数据的维度

2.Variable(变量)

官方说明 有些长,我就不引用啦,这里介绍一个简单的用法,有一点变量在声明的时候要有一个初始值

x = tf.Variable(tf.zeros([2,2])) # 声明一个2x2的矩阵,并将矩阵中的所有元素的值赋为0,默认每个元素都是tf.float32类型的数据
y = tf.Variable(1.0, tf.float32) # 声明一个tf.float32的变量,并将初始值设为1.0

我们一般还需要运行下global_variables_initializer真正在TensorFlow的Session中初始化所有变量,后面的样例中也会有体现。

3.Constant(常量)

官方说明 同样不引用啦,这里介绍一个简单的用法

x = tf.constant(3.0, tf.float32) # 定义一个值为3.0的浮点型常量

4.Session(会话)

TensorFlow所有的操作都必须在Session中运行,才能真正起作用,可以将Session当作TensorFlow运行的环境,Session运行完需要close~

#用close()关闭
sess = tf.Session()
sess.run(...)
sess.close()

#使用with..as..语句关闭
with tf.Session() as sess:
    sess.run(...)

5.简单使用

我们介绍下3+5应该如何在TensorFlow中实现

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(3, tf.int16) // 声明一个整型变量3
y = tf.Variable(5, tf.int16) // 声明一个整型变量5
z = tf.add(x,y) // z = x + y
init = tf.global_variables_initializer() // 初始化变量的操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)  // 在Session中初始化变量
    print(sess.run(z)) // 输出计算出的z值

0x03 样例

Github上有一个比较好的 Demo合集 ,有注释有源代码还蛮好的,但今天我们不讲上面的代码,我们讲如何用TF实现线性回归模型。

所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型。

我们如果想通过深度学习拟合一条直线 y = 3 * x 应该怎么做呢?咱不讲虚的先展示下代码!然后我们在逐步分析。

#coding=utf-8
import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(tf.zeros([1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y_ = tf.placeholder(tf.float32)

y = W * x + b

lost = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0000001)
train_step = optimizer.minimize(lost)

sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

steps = 1000
for i in range(steps):
    xs = [i]
    ys = [3 * i]
    feed = { x: xs, y_: ys }
    sess.run(train_step, feed_dict=feed)
    if i % 100 == 0 :
        print("After %d iteration:" % i)
        print("W: %f" % sess.run(W))
        print("b: %f" % sess.run(b))
        print("lost: %f" % sess.run(lost, feed_dict=feed))

1.先导入需要使用的python库。

#coding=utf-8
import tensorflow as tf

毕竟是基于TensorFlow的,那我们肯定要导入TensorFlow滴,导入之后取个别名tf,之后用起来方便些。

2.定义需要的变量,我们看看y = W * x + b中都有哪些变量。

x = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(tf.zeros([1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y_ = tf.placeholder(tf.float32)

x:我们训练时需要输入的真实数据x

W: 我们需要训练的W,这里我们定义了一个1维的变量(其实吧,就是一个普普通通的数,直接用tf.float32也行)并将其初值赋为0

b : 我们需要训练的b,定义一个1维变量,并将其初值赋为0

y_ :我们训练时需要输入的x对应的y

3.定义线性模型

y = W * x + b

4.定义损失函数和优化方法

lost = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0000001)
train_step = optimizer.minimize(lost)

lost = tf.reduce mean(tf.square(y - y))

损失函数(Lost Function)是用来评估我们预测的值和真实的值之间的差距是多少,损失函数有很多种写法,我们这里使用(y预测-y真实)^2再取平均数来作为我们的损失函数(用这个函数是有原因的,因为我们用的是梯度下降法进行学习)损失函数的值越小越好,有些教程也叫Cost Function

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0000001)

优化函数代表我们要通过什么方式去优化我们需要学习的值,这个例子里指的是W和b,优化函数的种类有很多,大家到官网查阅,平时我们用的比较多的是GradientDescentOptimizer和AdamOptimizer等,这里我们选用最常用也是最最基本的GradientDescentOptimizer(梯度下降),后面传入的值是学习效率。一般是一个小于1的数。越小收敛越慢,但并不是越大收敛越快哈,取值太大甚至可能不收敛了。。。

我们简单介绍下什么是梯度下降,梯度顾名思义就是函数某一点的导数,也就是该点的变化率。梯度下降则顾名思义就是沿梯度下降的方向求解极小值。

详细解释大家可以自行谷歌一下~当然可以可以看这篇文章,当然由于性能的原因梯度下降有很多种变种,例如随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent),小批梯度下降 (Mini-Batch Gradient Descent)。本文样例采用的是SGD,每次只输入一个数据。

train_step = optimizer.minimize(lost)

这个代表我们每次训练迭代的目的,本例我们的目的就是尽量减小lost的值,也就是让损失函数的值尽量变小

5.变量初始化

sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

这个之前有所介绍了,我们需要在Session中真正运行下global_variables_initializer才会真正初始化变量。

6.开始训练

steps = 1000
for i in range(steps):
    xs = [i]
    ys = [3 * i]
    feed = { x: xs, y_: ys }
    sess.run(train_step, feed_dict=feed)
    if i % 100 == 0 :
        print("After %d iteration:" % i)
        print("W: %f" % sess.run(W))
        print("b: %f" % sess.run(b))
        print("lost: %f" % sess.run(lost, feed_dict=feed))

我们定义一个训练迭代次数1000次。

这里我们图方便,每次迭代都直接将i作为x,3*i作为y直接当成训练数据。

我们所有通过placeholder定义的值,在训练时我们都需要通过feed_dict来传入数据。

然后我们每隔100次迭代,输出一次训练结果,看看效果如何~

After 0 iteration:
W: 0.000000
b: 0.000000
lost: 0.000000
After 100 iteration:
W: 0.196407
b: 0.002951
lost: 78599.671875
After 200 iteration:
W: 1.249361
b: 0.009867
lost: 122582.625000
After 300 iteration:
W: 2.513344
b: 0.015055
lost: 21310.636719
After 400 iteration:
W: 2.960238
b: 0.016392
lost: 252.449890
After 500 iteration:
W: 2.999347
b: 0.016484
lost: 0.096061
After 600 iteration:
W: 2.999971
b: 0.016485
lost: 0.000001
After 700 iteration:
W: 2.999975
b: 0.016485
lost: 0.000001
After 800 iteration:
W: 2.999978
b: 0.016485
lost: 0.000001
After 900 iteration:
W: 2.999981
b: 0.016485
lost: 0.000000

可以看到在迭代了500次之后效果就很好了,w已经达到2.999347很接近3了,b也达到了0.016484也比较接近0了,因为这里学习率选择的比较小,所以收敛的比较慢,各位也可以尝试调大学习率,看看收敛的速度有何变化。

查看原文: 深度学习入门实战(二)-用TensorFlow训练线性回归

  • 迷彩袈裟
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