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tensorflow筆記系列:
(一) tensorflow筆記:流程,概念和簡單程式碼註釋
(二) tensorflow筆記:多層CNN程式碼分析
(三) tensorflow筆記:多層LSTM程式碼分析
(四) tensorflow筆記:常用函式說明
(五) tensorflow筆記:模型的儲存與訓練過程視覺化
(六)tensorflow筆記:使用tf來實現word2vec


本文章內容比較繁雜,主要是一些比較常用的函式的用法,結合了網上的資料和原始碼,還有我自己寫的示例程式碼。建議照著目錄來看


1.矩陣操作

1.1矩陣生成

這部分主要將如何生成矩陣,包括全0矩陣,全1矩陣,隨機數矩陣,常數矩陣等


tf.ones | tf.zeros

tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)
tf.zeros([2, 3], int32)
用法類似,都是產生尺寸為shape的張量(tensor)

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.ones([2, 3], int32)
print(sess.run(x))
#[[1 1 1],
# [1 1 1]]

tf.ones_like | tf.zeros_like

tf.ones_like(tensor,dype=None,name=None)
tf.zeros_like(tensor,dype=None,name=None)
新建一個與給定的tensor型別大小一致的tensor,其所有元素為1和0

tensor=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
x = tf.ones_like(tensor) 
print(sess.run(x))
#[[1 1 1],
# [1 1 1]]

tf.fill

tf.fill(shape,value,name=None)
建立一個形狀大小為shape的tensor,其初始值為value

print(sess.run(tf.fill([2,3],2)))
#[[2 2 2],
# [2 2 2]]

tf.constant

tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’)
建立一個常量tensor,按照給出value來賦值,可以用shape來指定其形狀。value可以是一個數,也可以是一個list。
如果是一個數,那麼這個常亮中所有值的按該數來賦值。
如果是list,那麼len(value)一定要小於等於shape展開後的長度。賦值時,先將value中的值逐個存入。不夠的部分,則全部存入value的最後一個值。

a = tf.constant(2,shape=[2])
b = tf.constant(2,shape=[2,2])
c = tf.constant([1,2,3],shape=[6])
d = tf.constant([1,2,3],shape=[3,2])
sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(a))
#[2 2]
print(sess.run(b))
#[[2 2]
# [2 2]]
print(sess.run(c))
#[1 2 3 3 3 3]
print(sess.run(d))
#[[1 2]
# [3 3]
# [3 3]]

tf.random_normal | tf.truncated_normal | tf.random_uniform

tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
這幾個都是用於生成隨機數tensor的。尺寸是shape
random_normal: 正太分佈隨機數,均值mean,標準差stddev
truncated_normal:截斷正態分佈隨機數,均值mean,標準差stddev,不過只保留[mean-2*stddev,mean 2*stddev]範圍內的隨機數
random_uniform:均勻分佈隨機數,範圍為[minval,maxval]

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.random_normal(shape=[1,5],mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
print(sess.run(x))
#===>[[-0.36128798  0.58550537 -0.88363433 -0.2677258   1.05080092]]

tf.get_variable

get_variable(name, shape=None, dtype=dtypes.float32, initializer=None,
regularizer=None, trainable=True, collections=None,
caching_device=None, partitioner=None, validate_shape=True,
custom_getter=None):

如果在該命名域中之前已經有名字=name的變數,則呼叫那個變數;如果沒有,則根據輸入的引數重新建立一個名字為name的變數。在眾多的輸入引數中,有幾個是我已經比較瞭解的,下面來一一講一下

name: 這個不用說了,變數的名字
shape: 變數的形狀,[]表示一個數,[3]表示長為3的向量,[2,3]表示矩陣或者張量(tensor)
dtype: 變數的資料格式,主要有tf.int32, tf.float32, tf.float64等等
initializer: 初始化工具,有tf.zero_initializer, tf.ones_initializer, tf.constant_initializer, tf.random_uniform_initializer, tf.random_normal_initializer, tf.truncated_normal_initializer等


1.2 矩陣變換


tf.shape

tf.shape(Tensor)
Returns the shape of a tensor.返回張量的形狀。但是注意,tf.shape函式本身也是返回一個張量。而在tf中,張量是需要用sess.run(Tensor)來得到具體的值的。

labels = [1,2,3]
shape = tf.shape(labels)
print(shape)
sess = tf.InteractiveSession()
print(sess.run(shape))
# >>>Tensor("Shape:0", shape=(1,), dtype=int32)
# >>>[3]

tf.expand_dims

tf.expand_dims(Tensor, dim)
為張量 1維。官網的例子:’t’ is a tensor of shape [2]
shape(expand_dims(t, 0)) ==> [1, 2]
shape(expand_dims(t, 1)) ==> [2, 1]
shape(expand_dims(t, -1)) ==> [2, 1]

sess = tf.InteractiveSession()
labels = [1,2,3]
x = tf.expand_dims(labels, 0)
print(sess.run(x))
x = tf.expand_dims(labels, 1)
print(sess.run(x))
#>>>[[1 2 3]]
#>>>[[1]
#    [2]
#    [3]]

tf.pack

tf.pack(values, axis=0, name=”pack”)
Packs a list of rank-R tensors into one rank-(R 1) tensor
將一個R維張量列表沿著axis軸組合成一個R 1維的張量。

  # 'x' is [1, 4]
# 'y' is [2, 5]
# 'z' is [3, 6]
pack([x, y, z]) => [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]  # Pack along first dim.
pack([x, y, z], axis=1) => [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

tf.concat

tf.concat(concat_dim, values, name=”concat”)
Concatenates tensors along one dimension.
將張量沿著指定維數拼接起來。個人感覺跟前面的pack用法類似

t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(0, [t1, t2]) 
#==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
tf.concat(1, [t1, t2]) 
#==> [[1, 2, 3, 7, 8, 9], [4, 5, 6, 10, 11, 12]]

tf.sparse_to_dense

稀疏矩陣轉密集矩陣
定義為:

def sparse_to_dense(sparse_indices,
output_shape,
sparse_values,
default_value=0,
validate_indices=True,
name=None):

幾個引數的含義:
sparse_indices: 元素的座標[[0,0],[1,2]] 表示(0,0),和(1,2)處有值
output_shape: 得到的密集矩陣的shape
sparse_values: sparse_indices座標表示的點的值,可以是0D或者1D張量。若0D,則所有稀疏值都一樣。若是1D,則len(sparse_values)應該等於len(sparse_indices)
default_values: 預設點的預設值


tf.random_shuffle

tf.random_shuffle(value,seed=None,name=None)
沿著value的第一維進行隨機重新排列

sess = tf.InteractiveSession()
a=[[1,2],[3,4],[5,6]]
x = tf.random_shuffle(a)
print(sess.run(x))
#===>[[3 4],[5 6],[1 2]]

tf.argmax | tf.argmin

tf.argmax(input=tensor,dimention=axis)
找到給定的張量tensor中在指定軸axis上的最大值/最小值的位置。

a=tf.get_variable(name='a',
shape=[3,4],
dtype=tf.float32,
initializer=tf.random_uniform_initializer(minval=-1,maxval=1))
b=tf.argmax(input=a,dimension=0)
c=tf.argmax(input=a,dimension=1)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(sess.run(a))
#[[ 0.04261756 -0.34297419 -0.87816691 -0.15430689]
# [ 0.18663144  0.86972666 -0.06103253  0.38307118]
# [ 0.84588599 -0.45432305 -0.39736366  0.38526249]]
print(sess.run(b))
#[2 1 1 2]
print(sess.run(c))
#[0 1 0]

tf.equal

tf.equal(x, y, name=None):
判斷兩個tensor是否每個元素都相等。返回一個格式為bool的tensor


tf.cast

cast(x, dtype, name=None)
將x的資料格式轉化成dtype.例如,原來x的資料格式是bool,那麼將其轉化成float以後,就能夠將其轉化成0和1的序列。反之也可以

a = tf.Variable([1,0,0,1,1])
b = tf.cast(a,dtype=tf.bool)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(sess.run(b))
#[ True False False  True  True]

tf.matmul

用來做矩陣乘法。若a為l*m的矩陣,b為m*n的矩陣,那麼通過tf.matmul(a,b) 結果就會得到一個l*n的矩陣
不過這個函式還提供了很多額外的功能。我們來看下函式的定義:

matmul(a, b,
transpose_a=False, transpose_b=False,
a_is_sparse=False, b_is_sparse=False,
name=None):

可以看到還提供了transpose和is_sparse的選項。
如果對應的transpose項為True,例如transpose_a=True,那麼a在參與運算之前就會先轉置一下。
而如果a_is_sparse=True,那麼a會被當做稀疏矩陣來參與運算。


tf.reshape

reshape(tensor, shape, name=None)
顧名思義,就是將tensor按照新的shape重新排列。一般來說,shape有三種用法:
如果 shape=[-1], 表示要將tensor展開成一個list
如果 shape=[a,b,c,…] 其中每個a,b,c,..均>0,那麼就是常規用法
如果 shape=[a,-1,c,…] 此時b=-1,a,c,..依然>0。這表示tf會根據tensor的原尺寸,自動計算b的值。
官方給的例子已經很詳細了,我就不寫示例程式碼了

# tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# tensor 't' has shape [9]
reshape(t, [3, 3]) ==> [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
# tensor 't' is [[[1, 1], [2, 2]],
#                [[3, 3], [4, 4]]]
# tensor 't' has shape [2, 2, 2]
reshape(t, [2, 4]) ==> [[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4]]
# tensor 't' is [[[1, 1, 1],
#                 [2, 2, 2]],
#                [[3, 3, 3],
#                 [4, 4, 4]],
#                [[5, 5, 5],
#                 [6, 6, 6]]]
# tensor 't' has shape [3, 2, 3]
# pass '[-1]' to flatten 't'
reshape(t, [-1]) ==> [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]
# -1 can also be used to infer the shape
# -1 is inferred to be 9:
reshape(t, [2, -1]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 2:
reshape(t, [-1, 9]) ==> [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6]]
# -1 is inferred to be 3:
reshape(t, [ 2, -1, 3]) ==> [[[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]],
[[4, 4, 4],
[5, 5, 5],
[6, 6, 6]]]

2. 神經網路相關操作


tf.nn.embedding_lookup

embedding_lookup(params, ids, partition_strategy=”mod”, name=None,
validate_indices=True):

簡單的來講,就是將一個數字序列ids轉化成embedding序列表示。
假設params.shape=[v,h], ids.shape=[m], 那麼該函式會返回一個shape=[m,h]的張量。用數學來表示,就是

ids=[i1,i2,…,im]params=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢w11,w21,⋯,wh1w12,w22,⋯,wh2⋮w1v,w2v,⋯,whv⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥res=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢w1i1,w2i1,…,whi1w1i2,w2i2,…,whi2⋮w1im,w2im,…,whim⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥

\begin{align}
& ids=[i_1,i_2,\ldots,i_m]\\
& params =
\begin{bmatrix}
w_1^1,w_1^2,\cdots,w_1^h\\
w_2^1,w_2^2,\cdots,w_2^h\\
\vdots\\
w_v^1,w_v^2,\cdots,w_v^h
\end{bmatrix}\\
& res=
\begin{bmatrix}
w_{i_1}^1,w_{i_1}^2,\ldots,w_{i_1}^h\\
w_{i_2}^1,w_{i_2}^2,\ldots,w_{i_2}^h\\
\vdots\\
w_{i_m}^1,w_{i_m}^2,\ldots,w_{i_m}^h\\
\end{bmatrix}
\end{align}

那麼這個有什麼用呢?如果你瞭解word2vec的話,就知道我們可以根據文件來對每個單詞生成向量。單詞向量可以進一步用來測量單詞的相似度等等。那麼假設我們現在已經獲得了每個單詞的向量,都存在param中。那麼根據單詞id序列ids,就可以通過embedding_lookup來獲得embedding表示的序列。


tf.trainable_variables

返回所有可訓練的變數
在創造變數(tf.Variable, tf.get_variable 等操作)時,都會有一個trainable的選項,表示該變數是否可訓練。這個函式會返回圖中所有trainable=True的變數。
tf.get_variable(…), tf.Variable(…)的預設選項是True, 而 tf.constant(…)只能是False

import tensorflow as tf
from pprint import pprint
a = tf.get_variable('a',shape=[5,2])    # 預設 trainable=True
b = tf.get_variable('b',shape=[2,5],trainable=False)
c = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.int32,shape=[8],name='c') # 因為是常量,所以trainable=False
d = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[3,3]),name='d')
tvar = tf.trainable_variables()
tvar_name = [x.name for x in tvar]
print(tvar)
# [<tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7f9c8db8ca20>, <tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7f9c8db8c9b0>]
print(tvar_name)
# ['a:0', 'd:0']
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
pprint(sess.run(tvar))
#[array([[ 0.27307487, -0.66074866],
#       [ 0.56380701,  0.62759042],
#       [ 0.50012994,  0.42331111],
#       [ 0.29258847, -0.09185416],
#       [-0.35913971,  0.3228929 ]], dtype=float32),
# array([[ 0.85308731,  0.73948073,  0.63190091],
#       [ 0.5821209 ,  0.74533939,  0.69830012],
#       [ 0.61058474,  0.76497936,  0.10329771]], dtype=float32)]

tf.gradients

用來計算導數。該函式的定義如下所示

def gradients(ys,
xs,
grad_ys=None,
name="gradients",
colocate_gradients_with_ops=False,
gate_gradients=False,
aggregation_method=None):

雖然可選引數很多,但是最常使用的還是ys和xs。根據說明得知,ys和xs都可以是一個tensor或者tensor列表。而計算完成以後,該函式會返回一個長為len(xs)的tensor列表,列表中的每個tensor是ys中每個值對xs[i]求導之和。如果用數學公式表示的話,那麼 g = tf.gradients(y,x)可以表示成

gi=∑j=0len(y)∂yj∂xig=[g0,g1,…,glen(x)]

g_i=\sum_{j=0}^{len(y)} \frac{\partial y_j}{\partial x_i}\\
g=[g_0,g_1,…,g_{len(x)}]


tf.clip_by_global_norm

修正梯度值,用於控制梯度爆炸的問題。梯度爆炸和梯度彌散的原因一樣,都是因為鏈式法則求導的關係,導致梯度的指數級衰減。為了避免梯度爆炸,需要對梯度進行修剪。
先來看這個函式的定義:

def clip_by_global_norm(t_list, clip_norm, use_norm=None, name=None):

輸入引數中:t_list為待修剪的張量, clip_norm 表示修剪比例(clipping ratio).

函式返回2個引數: list_clipped,修剪後的張量,以及global_norm,一箇中間計算量。當然如果你之前已經計算出了global_norm值,你可以在use_norm選項直接指定global_norm的值。

那麼具體如何計算呢?根據原始碼中的說明,可以得到
list_clipped[i]=t_list[i] * clip_norm / max(global_norm, clip_norm),其中
global_norm = sqrt(sum([l2norm(t)**2 for t in t_list]))

如果你更熟悉數學公式,則可以寫作

Lic=Lit∗Ncmax(Nc,Ng)Ng=∑i(Lit)2‾‾‾‾‾‾‾‾√

L_c^i=\frac{L_t^i*N_c}{max(N_c,N_g)} \\
N_g = \sqrt{\sum_i(L_t^i)^2}

其中,
LicL_c^i和LigL_g^i代表t_list[i]和list_clipped[i],
NcN_c和NgN_g代表clip_norm 和 global_norm的值。
其實也可以看到其實NgN_g就是t_list的L2模。上式也可以進一步寫作

Lic={Lit,(Ng<=Nc)Lit∗NcNg,(Ng>Nc)Ng=∑i(Lit)2‾‾‾‾‾‾‾‾√

\begin{align}
&L_c^i=
\begin{cases}
L_t^i, (N_gN_c)
\end{cases}\\
&N_g = \sqrt{\sum_i(L_t^i)^2}
\end{align}

也就是說,當t_list的L2模大於指定的NcN_c時,就會對t_list做等比例縮放


tf.nn.dropout

dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)
按概率來將x中的一些元素值置零,並將其他的值放大。用於進行dropout操作,一定程度上可以防止過擬合
x是一個張量,而keep_prob是一個(0,1]之間的值。x中的各個元素清零的概率互相獨立,為1-keep_prob,而沒有清零的元素,則會統一乘以1/keep_prob, 目的是為了保持x的整體期望值不變。

sess = tf.InteractiveSession()
a = tf.get_variable('a',shape=[2,5])
b = a
a_drop = tf.nn.dropout(a,0.8)
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(sess.run(b))
#[[ 0.28667903 -0.66874665 -1.14635754  0.88610041 -0.55590457]
# [-0.29704338 -0.01958954  0.80359757  0.75945008  0.74934876]]
print(sess.run(a_drop))
#[[ 0.35834879 -0.83593333 -1.43294692  1.10762548 -0.        ]
# [-0.37130421 -0.          0.          0.94931257  0.93668592]]

3.普通操作


tf.linspace | tf.range

tf.linspace(start,stop,num,name=None)
tf.range(start,limit=None,delta=1,name=’range’)
這兩個放到一起說,是因為他們都用於產生等差數列,不過具體用法不太一樣。
tf.linspace在[start,stop]範圍內產生num個數的等差數列。不過注意,start和stop要用浮點數表示,不然會報錯
tf.range在[start,limit)範圍內以步進值delta產生等差數列。注意是不包括limit在內的。

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.linspace(start=1.0,stop=5.0,num=5,name=None)  # 注意1.0和5.0
y = tf.range(start=1,limit=5,delta=1)
print(sess.run(x))
print(sess.run(y))
#===>[ 1.  2.  3.  4.  5.]
#===>[1 2 3 4]

tf.assign

assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None)
tf.assign是用來更新模型中變數的值的。ref是待賦值的變數,value是要更新的值。即效果等同於 ref = value
簡單的例項程式碼見下

sess = tf.InteractiveSession()
a = tf.Variable(0.0)
b = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[])
op = tf.assign(a,b)
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(sess.run(a))
# 0.0
sess.run(op,feed_dict={b:5.})
print(sess.run(a))
# 5.0

4.規範化


tf.variable_scope

簡單的來講,就是為變數新增命名域

  with tf.variable_scope("foo"):
with tf.variable_scope("bar"):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/bar/v:0"

函式的定義為

def variable_scope(name_or_scope, reuse=None, initializer=None,
regularizer=None, caching_device=None, partitioner=None,
custom_getter=None):

各變數的含義如下:
name_or_scope: string or VariableScope: the scope to open.
reuse: True or None; if True, we go into reuse mode for this scope as well as all sub-scopes; if None, we just inherit the parent scope reuse. 如果reuse=True, 那麼就是使用之前定義過的name_scope和其中的變數,
initializer: default initializer for variables within this scope.
regularizer: default regularizer for variables within this scope.
caching_device: default caching device for variables within this scope.
partitioner: default partitioner for variables within this scope.
custom_getter: default custom getter for variables within this scope.


tf.get_variable_scope

返回當前變數的命名域,返回一個tensorflow.python.ops.variable_scope.VariableScope變數。