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本文为我学习著名机器学习框架TensorFlow的过程中，对我通过一些教学资料所学到知识的笔记。本文也许看起来会跟一些教程有些相似，这实为我阅读观看实践后，对其内容进行的记录。
鉴于相关内容较多，我将在接下来对本文进行持续更新，直到本文所应当涉及的内容范围全部覆盖为止。
（20180317 最后更新）
1.卷积神经网络
函数名：
tf.nn.conv2d
函数原型：
conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True; data_format=’NHWC’, name=None )
参考：卷积的原理 https://arxiv.org/abs/1603.07285
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| input | 是 | tensor | 一个4维的tensor，[batch, in_height, in_width, in_channels]
(若input是图像，则 [训练时一个batch的图片数量，图片高度，图片宽度，图像通道数]) |
| filter | 是 | tensor | 一个4维的tenfor，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
(若input是图像，[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数])，filter的in_channels必须和input的in_channels相等 |
| strides | 是 | 列表 | 长度为4的list，卷积时候再Input上每一维的步长，一般strides[0]=strides[3]=1 |
| padding | 是 | string | 只能为“VALID”，“SAME”中之一，这个值决定了不同的卷积方式。VALID丢弃方式；SAME：补全方式 |
| use_cudnn_on_gpu | 否 | bool | 是否使用cudnn加速，默认为true |
| data_format | 否 | string | 只能是”NHWC”,”NCHW”，默认”NHWC” |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
conv2d.py
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0],dtype=tf.float32,shape=[1,5,5,1])
b = tf.constant([1,0,1,0,1,0,1,0,1],dtype=tf.float32,shape=[3,3,1,1])
c = tf.nn.conv2d(a,b,strides=[1, 2, 2, 1],padding='VALID')
d = tf.nn.conv2d(a,b,strides=[1, 2, 2, 1],padding='SAME')
with tf.Session() as sess:
print ("c shape:")
print (c.shape)
print ("c value:")
print (sess.run(c))
print ("d shape:")
print (d.shape)
print ("d value:")
print (sess.run(d))
运行结果：
c shape: (1, 3, 3, 1) c value: [[[[ 4.] [ 3.] [ 4.]] [[ 2.] [ 4.] [ 3.]] [[ 2.] [ 3.] [ 4.]]]] d shape: (1, 5, 5, 1) d value: [[[[ 2.] [ 2.] [ 3.] [ 1.] [ 1.]] [[ 1.] [ 4.] [ 3.] [ 4.] [ 1.]] [[ 1.] [ 2.] [ 4.] [ 3.] [ 3.]] [[ 1.] [ 2.] [ 3.] [ 4.] [ 1.]] [[ 0.] [ 2.] [ 2.] [ 1.] [ 1.]]]]
2.relu激活函数
函数名：
tf.nn.relu
函数原型：
relu( features, name=None )
参考：http://cs231n.github.io/neural-networks-1/
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| features | 是 | tensor | 是以下类型float32, float64, int32, int64, uint8, int16, int8, uint16, half |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
relu.py
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1,-2,0,4,-5,6])
b = tf.nn.relu(a)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(b))
运行结果：
[1 0 0 4 0 6]
3.池化函数
函数名：
tf.nn.max_pool
函数原型：
max_pool( value, ksize, strides, padding, data_format=’NHWC’, name=None )
参考：
http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| value | 是 | tensor | 4维的张量，即[batch, height, width, channels]，数据类型为tf.float32 |
| ksize | 是 | 列表 | 池化窗口的大小，长度为4的list，一般是[1, height, width, 1]，因为不在batch和channels上做池化，所以第一个和最后一个维度为1 |
| strides | 是 | 列表 | 池化窗口在每一个维度上的步长，一般strides[0]=strides[3]=1 |
| padding | 是 | string | 只能为“VALID”，“SAME”中之一，这个值决定了不同的池化方式。VALID：丢弃方式；SAME：补全方式 |
| data_format | 否 | string | 只能是“NHWC”，“NCHW”，默认“NHWC” |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
max_pool.py
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1,3,2,1,2,9,1,1,1,3,2,3,5,6,1,2],dtype=tf.float32,shape=[1,4,4,1])
b = tf.nn.max_pool(a,ksize=[1, 2, 2, 1],strides=[1, 2, 2, 1],padding='VALID')
c = tf.nn.max_pool(a,ksize=[1, 2, 2, 1],strides=[1, 2, 2, 1],padding='SAME')
with tf.Session() as sess:
print ("b shape:")
print (b.shape)
print ("b value:")
print (sess.run(b))
print ("c shape:")
print (c.shape)
print ("c value:")
print (sess.run(c))
运行结果：
b shape: (1, 2, 2, 1) b value: [[[[ 9.] [ 2.]] [[ 6.] [ 3.]]]] c shape: (1, 2, 2, 1) c value: [[[[ 9.] [ 2.]] [[ 6.] [ 3.]]]]
4.dropout函数
函数名
tf.nn.dropout
函数原型：
dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None )
参考：
http://cs231n.github.io/neural-networks-2/#reg
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| x | 是 | tensor | 输出元素是x中的元素以keep_prob概率除以keep_prob，否则为0 |
| keep_prob | 是 | scalar Tensor | dropout的概率，一般是占位符 |
| noise_shape | 否 | tensor | 默认情况下，每个元素是否dropout是相互独立的。如果指定noise_shape，若noise_shape[i]==shape(x)[i]，则该维度的元素是否dropout是相互独立的，否则，该维度元素是否fropout不相互独立，要么一起dropout要么一起保留 |
| seed | 否 | 数值 | 如果指定该值，则每次dropout结果相同 |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
dropout.py
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3],dtype=tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
c = tf.nn.dropout(a,b,[2,1],1)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print (sess.run(c,feed_dict={b:0.75}))
运行结果：
[[ 0. 0. 0. ] [ 5.33333349 6.66666651 8. ]]
5.交叉熵代价函数
函数名：
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
函数原型：
sigmoid_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None )
原理：
先对logits通过sigmoid计算，再计算交叉熵
参考：
http://cs231n.github.io/linear-classify/
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| _sentinel | 否 | None | 没有使用的参数 |
| labels | 否 | Tensor | type, shape与logits相同 |
| logits | 否 | Tensor | type是float32或者float64 |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
sigmoid_cross_entropy_with_logits.py
import tensorflow as tf
x = tf.constant([1,2,3,4,5,6,7],dtype=tf.float64)
y = tf.constant([1,1,1,0,0,1,0],dtype=tf.float64)
loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels = y,logits = x)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(loss))
运行结果：
[ 3.13261688e-01 1.26928011e-01 4.85873516e-02 4.01814993e+00 5.00671535e+00 2.47568514e-03 7.00091147e+00]
6.截断正态分布随机数产生函数
函数名：
tf.truncated_normal
函数原型：
truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None )
取值范围：
[ mean – 2 * stddev, mean + 2 * stddev ]
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| shape | 是 | 1维整形张量或array | 输出张量的维度 |
| mean | 否 | 0维张量或数值 | 均值 |
| stddev | 否 | 0维张量或数值 | 标准差 |
| dtype | 否 | dtype | 输出类型 |
| seed | 否 | 数值 | 随机种子，若seed赋值，则每次产生相同随机数 |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
truncated_normal.py
import tensorflow as tf initial = tf.truncated_normal(shape=[3,3], mean=0, stddev=1) print(tf.Session().run(initial))
7.生成常量张量
函数名：
tf.constant
函数原型：
constant( value, dtypw=None, shape=None, name=’Const’, verify_shape=False )
功能：
根据value的值生成一个shape维度的常量张量
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| value | 是 | 常量数值或者list | 输出张量的值 |
| dtype | 否 | dtype | 输出张量元素的类型 |
| shape | 否 | 1位整型张量或array | 输出张量的维度 |
| name | 否 | string | 张量的名称 |
| verify_shape | 否 | Boolean | 检测shape是否和value的shape一致，若为False，不一致时，会用最后一个元素将shape补全 |
示例代码：
constant.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
b = tf.constant(-1,shape=[3,2])
c = tf.matmul(a,b)
e = tf.constant(np.arange(1,13,dtype=np.int32),shape=[2,2,3])
f = tf.constant(np.arange(13,25,dtype=np.int32),shape=[2,3,2])
g = tf.matmul(e,f)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(a))
print ("##################################")
print (sess.run(b))
print ("##################################")
print (sess.run(c))
print ("##################################")
print (sess.run(e))
print ("##################################")
print (sess.run(f))
print ("##################################")
print (sess.run(g))
8.占位符
函数名：
tf.placeholder
函数原型：
placeholder( dtype, shape=None, name=None )
功能：
是一种占位符，在执行时候需要为其提供数据
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| dtype | 是 | dtype | 占位符数据类型 |
| shape | 否 | 1维整型张量或array | 占位符维度 |
| name | 否 | string | 占位符名称 |
示例代码：
placeholder.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,3])
y = tf.matmul(x,x)
with tf.Session() as sess:
rand_array = np.random.rand(3,3)
print(sess.run(y,feed_dict={x:rand_array}))
9.添加偏置项
函数名
tf.nn.bias_add
函数原型：
bias_add( value, bias, data_format=None, name=None )
功能说明：
将偏差项bias加到value上面，可以看作是tf.add的一个特例，其中bias必须是一维的，并且维度和value的最后一维相同，数据类型必须和value相同。
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| value | 是 | 张量 | 数据类型为float, double, int64, int32, uint8, int16, int8, complex64, or complex128 |
| bias | 是 | 1维张量 | 维度必须和value最后一维的维度相等 |
| data_format | 否 | string | 数据格式，支持 ”NHWC”和”NCHW” |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
bias_add.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.constant([[1.0, 2.0],[1.0, 2.0],[1.0, 2.0]])
b = tf.constant([2.0,1.0])
c = tf.constant([1.0])
sess = tf.Session()
print (sess.run(tf.nn.bias_add(a, b)))
#print (sess.run(tf.nn.bias_add(a,c))) error
print ("##################################")
print (sess.run(tf.add(a, b)))
print ("##################################")
print (sess.run(tf.add(a, c)))
10.求平均值
函数名：
tf.reduce_mean
函数原型：
reduce_mean( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None )
功能：
计算张量input_tensor平均值
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| input_tensor | 是 | 张量 | 输入待求平均值的张量 |
| axis | 否 | None、0、1 | None：全局求平均值
0：求每一列平均值 1：求每一行平均值 |
| keep_dims | 否 | Boolean | 是否保留原来的维度（例如不会从二维矩阵降为一维向量） |
| name | 否 | string | 运算名称 |
| reduction_indices | 否 | None | 和axis等价，被弃用 |
示例代码：
reduce_mean.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np
initial = [[1.,1.],[2.,2.]]
x = tf.Variable(initial,dtype=tf.float32)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print(sess.run(tf.reduce_mean(x)))
print(sess.run(tf.reduce_mean(x,0))) #Column
print(sess.run(tf.reduce_mean(x,1))) #row
运行结果：
1.5 [ 1.5 1.5] [ 1. 2.]
11.差平方计算函数
函数名：
tf.squared_difference
函数原型：
squared_difference( x, y, name=None )
功能：
计算张量x、y对应元素的差平方
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| x | 是 | 张量 | 是half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128其中的一种类型 |
| y | 是 | 张量 | 是half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128其中的一种类型 |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
squared_difference.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np
initial_x = [[1.,1.],[2.,2.]]
x = tf.Variable(initial_x,dtype=tf.float32)
initial_y = [[3.,3.],[4.,4.]]
y = tf.Variable(initial_y,dtype=tf.float32)
diff = tf.squared_difference(x,y)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print(sess.run(diff))
运行结果：
[[ 4. 4.] [ 4. 4.]]
12.计算张量对应元素的平方函数
函数名：
tf.square
函数原型：
square( x, name=None )
参数表：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
| x | 是 | 张量 | 是half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128其中的一种类型 |
| name | 否 | string | 运算名称 |
示例代码：
square.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
import numpy as np
initial_x = [[1.,1.],[2.,2.]]
x = tf.Variable(initial_x,dtype=tf.float32)
x2 = tf.square(x)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print(sess.run(x2))
运行结果：
[[ 1. 1.] [ 4. 4.]]
13.Variable类
类名：
tf.Variable
类初始化参数：
__init__( initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected=shape=None, import_scope=None )
功能：
维护图在执行过程中的状态信息，例如神经网络权重值的变化。
参数表：
| 参数名 | 类型 | 说明 |
| initial_value | 张量 | Variable类的初始值，这个变量必须指定shape信息，否则后面validate_shape需设为False |
| trainable | Boolean | 是否把变量添加到collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中（collection是一种全局存储，不受变量名生存空间影响，一处保存，到处可取） |
| collections | Graph collection | 全局存储，默认是GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES |
| validate_shape | Boolean | 是否允许被未知维度的initial_value初始化 |
| caching_device | string | 指明哪个device用来缓存变量 |
| name | string | 变量名 |
| dtype | dtype | 如果被设置，初始化的值就会按照这个类型初始化 |
| expected_shape | TensorShape | 如果设置了，则初始值会是该种维度 |
示例代码：
Variable.py
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
initial = tf.truncated_normal(shape=[10,10],mean=0,stddev=1)
W=tf.Variable(initial)
list = [[1.,1.],[2.,2.]]
X = tf.Variable(list,dtype=tf.float32)
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print ("##################(1)################")
print (sess.run(W))
print ("##################(2)################")
print (sess.run(W[:2,:2]))
op = W[:2,:2].assign(22.*tf.ones((2,2)))
print ("###################(3)###############")
print (sess.run(op))
print ("###################(4)###############")
print (W.eval(sess)) #computes and returns the value of this variable
print ("####################(5)##############")
print (W.eval()) #Usage with the default session
print ("#####################(6)#############")
print (W.dtype)
print (sess.run(W.initial_value))
print (sess.run(W.op))
print (W.shape)
print ("###################(7)###############")
print (sess.run(X))
（就先暂时写到这里，如果之后用到了其他的相关API，我再补充）
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