用TensorFlow编写训练模型的程序——快速导读

1. 训练模型是怎么回事

训练模型是指，通过程序的反复迭代来修正神经网络中各个节点的值，从而实现具有一定拟合效果的算法。
在训练神经网络的过程中，数据流有两个方向：正向和反向。

• 正向负责预测生成结果，沿着网络节点的运算方向一层层计算下去。
• 反向负责优化调整模型参数，即用链式求导将误差和梯度从输出节点开始一层层传去，对每层的参数进行调整。

训练模型的完整步骤如下：

1. 通过正向生成一个值，然后计算该值和真实标签之间的误差
2. 利用反向求导的方式，将误差从网络的最后一层传到前一层
3. 对前一层中的参数求偏导，并按照偏导结果方向和大小调整参数
4. 通过循环的方式，重复上述步骤

2. 用“静态图”方式训练模型

了解静态图的操作方式

静态图的操作方式可以抽象成两种：构建模型和模型运行

• 模型构建：正反两个方向构建模型
• 模型运行：通过多次迭代的方式运行模型

在TensorFlow1.x版本中使用静态图

• 定义操作符
• 构建模型
• 建立会话（调用tf.session之类的函数）
• 在会话力运行张量流并输出结果

在TensorFlow2.x版本中使用静态图

由于静态图不是TensorFlow2.x中的默认工作模式，所以在使用时还需要注意两点：

1. 在代码的最开始出，用tf.compat.v1.disable_v2_behavior函数关闭动态模式
2. 将TensorFlow1.x版本中的静态图接口，替换成tf.compat.v1模块下对应接口

• 将函数tf.placeholder替换成函数tf.compat.v1.placeholder
• 将函数tf.session替换成函数tf.compat.v1.session

3. 用“动态图”方式训练模型

动态图主要是在原始的静态图上做了编程模式的优化，使得TensorFlow变得更简单、更直观。
例如，在调用tf.matmul后，动态图与静态图中的区别：

• 在动态图中，程序会直接得到两个矩阵相乘的值
• 在静态图中，程序只会生成一个op。该op必须在会话中使用run方法才能进行真正的计算

在TensorFlow1.x版本中使用动态图

需要在程序最开始处加上以下代码：

tf.enable_eager_execution()

在TensorFlow2.x版本中使用动态图

TensorFlow1.x中的tf.enable_eager_execution函数在TensorFlow2.x版本中已经被删除，另外在TensorFlow2.x版本中还提供了关闭动态图和起动动态图的两种函数

关闭动态图函数：tf.compat.v1.disable_v2_behavior
启用动态图函数：tf.compat.v1.enable_v2_behavior

动态图的原理及不足

在创建动态图的过程中，默认也建立一个会话。所有代码都在该会话中进行，而且该会话具有进程相同的生命周期。表示：当前程序中智能有一个会话，并且该会话一直处于打开状态，无法被关闭。

4. 什么是估算器框架接口（Estimators API）

估算器框架借口是TensorFlow中一种高级API。它提供了一整套训练模型、测试模型的准确率，以及生成预测的方法。
用户在估算器框架中开发模型，只需要实现对应的方法即可。整体的数据流搭建，全部交给估算器框架来做。估算器框架内部会自动实现：检查点文件的导出与恢复、保存TensorBoard的摘要、初始化变量、异常处理等操作

估算器框架的组成

估算器框架是在tf.layers接口上构建的。估算器框架可以分成三个主要部分：

• 输入函数：主要有tf.data.Dataset借口组成，可以分成训练输入函数（train_input_fn）和测试输入函数（eval_input_fn）。前者用于输出数据和训练数据，后者用于输出验证数据和测试数据。
• 模型函数：由模型（tf.layers借口）和监控模块（tf.metrics借口）组成，主要用来实现训练模型、测试（验证）模型、监控模型参数状况等功能。
• 估算器：将各个部分“粘合”起来，控制数据在模型中的流动与变换，并控制模型的各种运算。它类似计算机中的操作系统。

估算器中的预置模型

估算器框架除支持自定义模型外，还有一些封装好的常用模型，例如：基于线性的回归和分类模型（LinearRegressor、LinearClassifier）、基于深度神经网络的回归和分类模型（DNNRegressor、DNNClassifier）等。

基于估算器开发的高级模型

• TFTS：专门处理序列数据的通用框架
• TF-GAN：专门用于处理对抗神经网络的通用框架

5. 什么是tf.layers接口

tf.layers接口是一个与TF-slim接口类似的API，该接口的设计是与神经网络中的“层”的概念想匹配的。
例如，在用tf.layers接口开发含有多个卷积层、池化层的神经网络时，会针对每一成定义一个“tf.layers”开通的函数，然后将这些神经网络层依次连接起来。
tf.layers接口常用于动态图中，而TF-slim接口更多用于静态图中

6. 什么是tf.keras接口

tf.keras接口是TensorFlow中支持keras语法的高级API。它可以将用Keras语法实现的代码程序移植到TensorFlow上运行。

7. 什么是tf.js接口

8. 什么是TFLearn框架

9. 该选择哪种框架

• 对于网络单层的封装：TF-slim、tf.layers
• 对于处理框架的封装：Estimators、eager
• 对于框架及网络的整体封装：TFLearn、tf.keras

…还有待补充

最后

以上就是激情火为你收集整理的用TensorFlow编写训练模型的程序——快速导读的全部内容，希望文章能够帮你解决用TensorFlow编写训练模型的程序——快速导读所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。