设备层、互联网层、数据操作层、图计算层,设备层、网络层、数据操作层、图总结层、API层、应用层

系统架构。
自底向上,设备层、互连网层、数据操作层、图总括层、API层、应用层。大旨层,设备层、网络层、数据操作层、图计算层。最下层是网络通讯层和设施管理层。
网络通讯层包涵g奇骏PC(google Remote Procedure Call
Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory
Access,TiguanDMA),分布式总结需求。设备管理层包手包罗TensorFlow分别在CPU、GPU、FPGA等配备上的贯彻。对上层提供联合接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需求关心硬件上卷积达成进度。
数量操作层包含卷积函数、激活函数等操作。
图总结层包含地面总计图和分布式总结图完成(图创制、编译、优化、执行)。

系统架构。
自底向上,设备层、网络层、数据操作层、图总括层、API层、应用层。大旨层,设备层、互连网层、数据操作层、图总括层。最下层是互联网通讯层和设施管理层。
网络通讯层包含g瑞虎PC(google Remote Procedure Call
Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory
Access,酷路泽DMA),分布式计算须要。设备管理层包手包罗TensorFlow分别在CPU、GPU、FPGA等装置上的落到实处。对上层提供联合接口,上层只需处理卷积等逻辑,不要求关切硬件上卷积达成进程。
数量操作层包含卷积函数、激活函数等操作。
图总结层包罗地面计算图和分布式总括图完毕(图创立、编写翻译、优化、执行)。

应用层:练习相关类库、预测相关类库
API层:Python客户端、C++客户端、Java客户端、Go客户端,TensorFlow核心API
图计算层:分布式总括图、本地总括图
数据操作层:Const、Var、Matmul、Conv2D、Relu、Queue
网络层:gPRC、RDMA
设备层:CPU、GPU

应用层:磨练相关类库、预测相关类库
API层:Python客户端、C++客户端、Java客户端、Go客户端,TensorFlow核心API
图计算层:分布式总计图、本地总结图
多少操作层:Const、Var、Matmul、Conv2D、Relu、Queue
网络层:gPRC、RDMA
设备层:CPU、GPU

规划理念。
图定义、图运营完全分开。符号主义。命令式编程(imperative style
programming),依照编写逻辑顺序执行,易于了然调节和测试。符号式编制程序(symbolic
style
programming),嵌入、优化,不易通晓调节和测试,运维速度快。Torch命令式,Caffe、MXNet混合,TensorFlow完全符号式。符号式计算,先定义种种变量,建立数量流图,规定变量总计关系,编写翻译数据流图,那时还只是空壳,只有把数量输入,模型才能形成数据流,才有输出值。
TensorFlow运算在数额流图中,图运营只爆发在对话(session)中。开启对话,数据填充节点,运算。关闭对话,无法测算。会话提供操作运营和Tensor求值环境。

规划理念。
图定义、图运营完全分开。符号主义。命令式编制程序(imperative style
programming),遵照编写逻辑顺序执行,易于精通调节和测试。符号式编制程序(symbolic
style
programming),嵌入、优化,不易精晓调节和测试,运营速度快。Torch命令式,Caffe、MXNet混合,TensorFlow完全符号式。符号式总计,先定义种种变量,建立数量流图,规定变量总括关系,编写翻译数据流图,这时还只是空壳,只有把数量输入,模型才能形成数据流,才有输出值。
TensorFlow运算在数码流图中,图运维只发生在对话(session)中。开启对话,数据填充节点,运算。关闭对话,相当小概测算。会话提供操作运转和Tensor求值环境。

inport tensorflow as tf
#创建图
a = tf.constant([1.0,2.0])
b = tf.constant([3.0,4.0])
c = a * b
#计算c
print sess.run(c)#开展矩阵乘法,输出[3.,8.]
sess.close()

inport tensorflow as tf
#创建图
a = tf.constant([1.0,2.0])
b = tf.constant([3.0,4.0])
c = a * b
#计算c
print sess.run(c)#进行矩阵乘法,输出[3.,8.]
sess.close()

编制程序模型。
TensorFlow用数据流图做总计。创制数量流图(互连网布局图)。TensorFlow运维规律,图中富含输入(input)、塑形(reshape)、Relu层(Relu
layer)、Logit层(Logit layer)、Softmax、交叉熵(cross
entropy)、梯度(gradient)、SGD磨炼(SGD Trainer),不难回归模型。
计量进度,从输入起头,经过塑形,一层一层前向传播运算。Relu层(隐藏层)有五个参数,Wh1、bh1,输出前用ReLu(Rectified
Linear
Units)激活函数做非线性处理。进入Logit层(输出层),学习多个参数Wsm、bsm。用Softmax总括输出结果各种门类可能率分布。用交叉熵衡量源样本概率分布和出口结果可能率分布之间相似性。计算梯度,须要参数Wh一 、bh壹 、Wsm、bsm、交叉熵结果。SGD磨练,反向传播,从上往下总计每层参数,依次更新。总计更新顺序,bsm、Wsm、bh壹 、Wh1。
TensorFlow,张量流动。TensorFlow数据流图由节点(node)、边(edge)组成有向无环图(directed
acycline
graph,DAG)。TensorFlwo由Tensor和Flow两部分构成。Tensor(张量),数据流图的边。Flow(流动),数据流图节点操作。
SGD训练:
Wh1 bh1 Wsm bsm
更新Wh1 更新bh1 更新Wsm 更新bsm
learning)rat=[0.01]
Gradients
交叉熵
classes=[10] 类标记 Softmax
Logit层:
bsm BiasAdd
Wsm MatMul
Relu层:
ReLU
bh1 Bias Add
Wh1 MatMul
塑形shape=[784,1]
输入

编制程序模型。
TensorFlow用数据流图做总结。成立数量流图(网络布局图)。TensorFlow运转原理,图中富含输入(input)、塑形(reshape)、Relu层(Relu
layer)、Logit层(Logit layer)、Softmax、交叉熵(cross
entropy)、梯度(gradient)、SGD磨炼(SGD Trainer),不难回归模型。
总结进程,从输入开首,经过塑形,一层一层前向传播运算。Relu层(隐藏层)有三个参数,Wh1、bh1,输出前用ReLu(Rectified
Linear
Units)激活函数做非线性处理。进入Logit层(输出层),学习三个参数Wsm、bsm。用Softmax总结输出结果各类品类可能率分布。用交叉熵衡量源样本可能率分布和输出结果概率分布之间相似性。总结梯度,要求参数Wh壹 、bh壹 、Wsm、bsm、交叉熵结果。SGD练习,反向传播,从上往下计算每层参数,依次更新。总计更新顺序,bsm、Wsm、bh一 、Wh1。
TensorFlow,张量流动。TensorFlow数据流图由节点(node)、边(edge)组成有向无环图(directed
acycline
graph,DAG)。TensorFlwo由Tensor和Flow两片段组成。Tensor(张量),数据流图的边。Flow(流动),数据流图节点操作。
SGD训练:
Wh1 bh1 Wsm bsm
更新Wh1 更新bh1 更新Wsm 更新bsm
learning)rat=[0.01]
Gradients
交叉熵
classes=[10] 类标记 Softmax
Logit层:
bsm BiasAdd
Wsm MatMul
Relu层:
ReLU
bh1 Bias Add
Wh1 MatMul
塑形shape=[784,1]
输入

边。数据依赖、控制注重。实线边表示数据重视,代表数量,张量(任意维度的多寡)。机器学习算法,张量在数码流图从前以往流动,前向传播(forword
propagation)。残差(实际观望值与教练推测值的差),从后向前流动,反向传播(backword
propagation)。虚线边表示控制重视(control
dependency),控制操作运维,确认保证happens-before关系,边上没有多少流过,源节点必须在指标节点起初实施前形成实施。
TensorFlow张量数据属性:
数据类型 Python类型 描述
DT_FLOAT tf.float32 三十五位浮点型
DT_DOUBLE tf.float64 六十一个人浮点型
DT_INT64 tf.int64 63个人有号子整型
DT_INT32 tf.int32 三十人有号子整型
DT_INT16 tf.int16 十五个人有记号整型
DT_INT8 tf.int8 六人有标志整型
DT_UINT8 tf.uint8 7个人无符号整型
DT_ST安德拉ING tf.tring 要变长度字节数组,每一张量成分是一字节数组
DT_BOOL tf.bool 布尔型
DT_COMPLEX64 tf.complex64 三个叁12人浮点数组成复数,实部、虚部
DT_QINT32 tf.qint32
量化操作三10位有记号整型,信号接二连三取值或大气也许离散取值,近似为有限四个或较少离散值
DT_QINT8 tf.qint8 量化操作六人有标志整型
DT_QUINT8 tf.quint8 量化操作八个人无符号整型
图和张量达成源代码:tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/framework/ops.py

边。数据重视、控制重视。实线边表示数据正视,代表数量,张量(任意维度的数码)。机器学习算法,张量在数码流图在此以前将来流动,前向传播(forword
propagation)。残差(实际观望值与教练推测值的差),从后向前流动,反向传播(backword
propagation)。虚线边表示控制信赖(control
dependency),控制操作运维,确定保证happens-before关系,边上没有多少流过,源节点必须在指标节点开始履行前完毕实施。
TensorFlow张量数据属性:
数据类型 Python类型 描述
DT_FLOAT tf.float32 三九人浮点型
DT_DOUBLE tf.float64 陆拾贰个人浮点型
DT_INT64 tf.int64 陆12个人有号子整型
DT_INT32 tf.int32 三十一个人有记号整型
DT_INT16 tf.int16 16人有记号整型
DT_INT8 tf.int8 伍人有标志整型
DT_UINT8 tf.uint8 伍人无符号整型
DT_ST中华VING tf.tring 要变长度字节数组,每一张量成分是一字节数组
DT_BOOL tf.bool 布尔型
DT_COMPLEX64 tf.complex64 八个33位浮点数组成复数,实部、虚部
DT_QINT32 tf.qint32
量化操作32位有号子整型,信号接二连三取值或大气或然离散取值,近似为零星五个或较少离散值
DT_QINT8 tf.qint8 量化操作6人有号子整型
DT_QUINT8 tf.quint8 量化操作五人无符号整型
图和张量实现源代码:tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/framework/ops.py

节点。算子。代表多少个操作(operation,OP)。表示数学生运动算,也足以代表数据输入(feed
in)源点和输出(push out)终点,或许读取、写入持久变量(persistent
variable)终点。
操作相关代码位于: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/
TensoFlow达成算子(操作):
类别 示例
数学生运动算操作 Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal……
tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/math_ops.py,各种函数调用gen_math_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py
,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数达成
数组运算操作 Concat、Slice、Split、Constant、Rank、Shape、Shuffle……
tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/array_ops.py,每一个函数调用gen_array_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py
,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数达成
矩阵运算操作 MatMul、MatrixInverse、MatrixDeterminant……
有动静操作 Variable、Assign、AssignAdd……
神经互连网创设操作 Soft马克斯、Sigmoid、ReLU、Convolution2D、马克斯Pool……
检查点操作 Save、Restore
队列和同步操作 Enqueue、Dequeue、MutexAcquire、MutexRelease……
操纵张量流动操作 Merge、Switch、Enter、Leave、NextIteration

节点。算子。代表3个操作(operation,OP)。表示数学生运动算,也得以象征数据输入(feed
in)起源和出口(push out)终点,也许读取、写入持久变量(persistent
variable)终点。
操作相关代码位于: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/
TensoFlow达成算子(操作):
类别 示例
数学生运动算操作 Add、Sub、Mul、Div、Exp、Log、Greater、Less、Equal……
tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/math_ops.py,每一种函数调用gen_math_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py
,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数实现
数组运算操作 Concat、Slice、Split、Constant、Rank、Shape、Shuffle……
tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/array_ops.py,每一个函数调用gen_array_ops.py,位于Python库stite-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py
,又调用tensorflow-1.1.0/tensorflow/core/kernels/下核函数达成
矩阵运算操作 MatMul、MatrixInverse、MatrixDeterminant……
有事态操作 Variable、Assign、AssignAdd……
神经互联网构建操作 SoftMax、Sigmoid、ReLU、Convolution2D、马克斯Pool……
检查点操作 Save、Restore
队列和同步操作 Enqueue、Dequeue、MutexAcquire、MutexRelease……
支配张量流动操作 Merge、Switch、Enter、Leave、NextIteration

图。操作任务描述成有向无环图。成立各种节点。

图。操作任务描述成有向无环图。成立各种节点。

import tensorflow as tf
#创办一个常量运算操作,发生二个1×2矩阵
matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])
#制造此外二个常量运算操作,发生二个2×1矩阵
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
#开创3个矩阵乘法运算,把matrix1和matrix2作为输入
#归来值product代表矩阵乘法结果
product = tf.matmul(matrix2,matrix2)

import tensorflow as tf
#创建一个常量运算操作,产生一个1x2矩阵
matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])
#创建另外一个常量运算操作,产生一个2x1矩阵
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
#创建一个矩阵乘法运算,把matrix1和matrix2作为输入
#返回值product代表矩阵乘法结果
product = tf.matmul(matrix2,matrix2)

对话。运维图第②步成立1个Session对象。会话(session)提供图实施操作方法。建立会话,生成一张空图,会话添加节点和边,形成图,执行。tf.Session类成立并运转操作。

对话。运转图第壹步创立2个Session对象。会话(session)提供图实施操作方法。建立会话,生成一张空图,会话添加节点和边,形成图,执行。tf.Session类创设并运维操作。

with tf.Session as sess:
result = sess.run([product])
print result
调用Session对象run()方法执行图,传入Tensor,填充(feed)。重临结果类型根据输入类型而定,取回(fetch)。
对话是图交互桥梁,三个会话能够有多少个图,会话能够修改图结构,可今后图流入数据测算。会话四个API:Extend(图添加节点、边)、Run(输入计算节点和和填充须求数据,运算,输出运算结果)。
会话源代码: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/client/session.py

with tf.Session as sess:
    result = sess.run([product])
    print result

装备(device)。一块用作运算、拥有自身地址空间的硬件。CPU、GPU。TensorFlow能够提定操作在哪些设备实行。with
tf.device(“/gpu:1”): 。

调用Session对象run()方法执行图,传入Tensor,填充(feed)。重回结果类型依据输入类型而定,取回(fetch)。
对话是图交互桥梁,三个会话能够有四个图,会话能够修改图结构,可未来图流入数据计算。会话八个API:Extend(图添加节点、边)、Run(输入计算节点和和填充须求数据,运算,输出运算结果)。
会话源代码: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/client/session.py

变量(variable)。特殊数据。图中有定点地点,不流动。tf.Variable()构造函数。早先值形状、类型。

设备(device)。一块用作运算、拥有本身地址空间的硬件。CPU、GPU。TensorFlow能够提定操作在哪个设备举行。with
tf.device(“/gpu:1”): 。

#始建3个变量,起头化为标量0
state = tf.Variable(0,name=”counter”)
开创常量张量:

变量(variable)。特殊数据。图中有定位地点,不流动。tf.Variable()构造函数。起先值形状、类型。

state = tf.constant(3.0)
填充机制。营造图用tf.placeholder()一时替代任意操作张量,调用Session对象run()方法执行图,用填充数据作参数。调用停止,填充数据没有。

#创建一个变量,初始化为标量0
state = tf.Variable(0,name="counter")

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1,input2)
with tf.Session() as sess:
#输出[array([24.],dtype=float32)]
print sess.run([output],feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})
变量源代码: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/variables.py

创造常量张量:

基础。操作(operation),抽象操作统称。内核(kernel),运转在特定设备(CPU、GPU)上操作的兑现。同一操作只怕对应四个基本。自定义操作,新操作和基础注册添加到系统。

state = tf.constant(3.0)

常用API。
图。TensorFlow计算表现为多少流图。tf.Graph类包含一体系计算操作对象(tf.Operation)和操作间流动数量张量对象(tf.Tensor)。
操作 描述
tf.Graph.__init__() 成立二个空图
tf.Graph.as_default()
将某图设置为暗中认可图,重临2个上下文物管理理器。不显得添加暗许图,系统活动安装全局暗许图。模块范围钦点义节点都参预暗中认可图
tf.Graph.device(device_name_or_function)
定义运行图所利用设备,再次回到上下文物管理理器
tf.Graph.name_scope(name) 为节点成立层次化名称,重返上下方管理器

填充机制。塑造图用tf.placeholder()近日替代任意操作张量,调用Session对象run()方法执行图,用填充数据作参数。调用停止,填充数据没有。

tf.Operaiotn类代表图中节点,用于总计张量数据。由节点构造器(如tf.matmul()、Graph.create_op())产生。
操作 描述
tf.Operation.name 操作名称
tf.Operation.type 操作类型
tf.Operation.inputs 操作输入
tf.Operation.outputs 操作输出
tf.Operation.control_inputs 操作看重
tf.Operation.run(feed_dict=None,session=None) 在对话中运作操作
tf.Operation.get_attr(name) 获取操作属性值

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1,input2)
with tf.Session() as sess:
    #输出[array([24.],dtype=float32)]
    print sess.run([output],feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]})

tf.Tensor类,操作输出符号句柄,不带有操作输出值,提供在tf.Session中计算值方法。操作间营造数据流连接,TensorFlow能免执行大气步多划算图形。
操作 描述
tf.Tensor.dtype 张量数据类型
tf.Tensor.name 张量名称
tf.Tensor.value_index 张量操作输出索引
tf.Tensor.graph 张量所在图
tf.Tensor.op 产生张量操作
tf.Tensor.consumers() 再次回到使用张量操作列表
tf.Tensor.eval(feed_dict=None,session=None)
会话中求张量值,使用sess.as_default()、eval(session=sess)
tf.Tensor.get_shape() 再次回到表示张量形状(维度)类TensorShape
tf.Tensor.set_shape(shape) 更新张量形状
tf.Tensor.device 设置总括张量设备

变量源代码: tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/variables.py

可视化。
在先后中给节点添加摘要(summary),摘要收集节点数据,标记步数、时间戳标识,写入事件文件(event
file)。tf.summary.FileWriter类在目录创立事件文件,向文件添加摘要、事件,在TensorBoard呈现。
操作 描述
tf.summary.FileWriter.__init__(logdir,graph=None,max_queue=10,
flush_secs=120,graph_def=None)
成立FileWriter和事件文件,logdir中开立异事件文件
tf.summary.FileWriter.add_summary(summary,global_step=None)
摘要添加到事件文件
tf.summary.FileWriter.add_event(event) 事件文件添加事件
tf.summary.FileWriter.add_graph(graph,global_step=None,graph_def=None)
事件文件添加图
tf.summary.FileWriter.get_logdir() 事件文件路径
tf.summary.FileWriter.flush() 全部事件上写入磁盘
tf.summary.FileWriter.close() 事件写入磁盘,关闭文件操作符
tf.summary.scalar(name,tensor,collections=None) 输出单个标量值摘要
tf.summary.histogram(name,values,collections=None) 输出直方图摘要
tf.summary.audio(name,tensor,sample_rate,max_outputs=3,collections=None)
输出音频摘要
tf.summary.image(name,tensor,max_outputs=3,collections=None)
输出图片摘要
tf.summary.merge(inputs,collections=None,name=None)
合并摘要,全体输入摘要值

水源。操作(operation),抽象操作统称。内核(kernel),运转在一定设备(CPU、GPU)上操作的兑现。同一操作或者对应多个基础。自定义操作,新操作和水源注册添加到系统。

变量功效域。
TensorFlow五个成效域(scope),name_scope(给op_name加前缀),variable_scope(给variable_name、op_name加前缀)。
variable_scope变量功用域机制:
v =
tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer)#由此名字创办或回到变量
tf.variable_scope(<scope_name>)#给变量钦赐命名空间
tf.get_variable_scope().reuse==False(默许为False,不可能得用),variable_scope成效域只好创制新变量。tf.get_variable_scope().reuse==True,功能域共享变量,with
tf.variable_scope(name,reuse=True),或scope.reuse_variables()。
tf.variable_scope()获取变量效用域。开户变量功效域使用从前先行定义作用域,跳过当前变量功能域,保持预先存在效率域不变。
变量作用域能够暗许指导二个开首化器。子功用域或变量能够持续或重写父效用域伊始化器值。
op_name在variable_scope效能域操作,会增加前缀。
variable_scope主要用在循环神经网络(TiggoNN)操作,巨量共享变量。
name_scope。划分变量范围,可视化中意味在计算图2个层级。name_scope影响op_name,不影响用get_variable()成立变量。影响用Variable()创立变量。给操作加名字前缀。

常用API。
图。TensorFlow总括表现为数量流图。tf.Graph类包涵一多级总括操作对象(tf.Operation)和操作间流动数量张量对象(tf.Tensor)。
操作 描述
tf.Graph.init() 成立三个空图
tf.Graph.as_default()
将某图设置为私下认可图,重返四个上下文物管理理器。不展现添加暗许图,系统活动安装全局暗中同意图。模块范围钦点义节点都参预暗中同意图
tf.Graph.device(device_name_or_function)
定义运转图所接纳设备,重返上下文物管理理器
tf.Graph.name_scope(name) 为节点创立层次化名称,再次来到上下方管理器

批标准化。batch normalization,BN。优化梯度弥散难点(vanishing gradient
problem)。
计算机器学习,ICS(Internal Covariate Shift)理论,源域(source
domain)和指标域(target
domain)数据分布一致。练习多少和测试数据满意相同分布。是通过磨炼多少获得模型在测试集获得好效用的基本保证。Covariate
Shift,练习集样本数据和对象集分布不均等,练习模型不恐怕很好泛化(generalization)。源域和指标域条件可能率一样,边缘可能率区别。神经网络各层输出,经层内操作,各层输出分布与输入信号分布不相同,差别随网络加深变大,但每层指向样本标记(label)不变。化解,遵照磨练样本和对象样本比例校对练习样本。引入批标准化规范化层输入(数据按比例缩放,落入小特定区间,数据去平均值,除以标准差),固定每层输入信号均值、方差。
艺术。批标准化通过规范化激活函数分布在线性区间,加大梯度,模型梯度降低。加大追究步长,加速收敛速度。更易于跳出局地最小值。破坏原数据分布,缓解过拟合。消除神经互连网收敛速度慢或梯度爆炸(gradient
explode,梯度一点都非常大,链式求导乘积变得非常大,权重过大,发生指数级爆炸)。

tf.Operaiotn类代表图中节点,用于总计张量数据。由节点构造器(如tf.matmul()、Graph.create_op())产生。
操作 描述
tf.Operation.name 操作名称
tf.Operation.type 操作类型
tf.Operation.inputs 操作输入
tf.Operation.outputs 操作输出
tf.Operation.control_inputs 操作依赖
tf.Operation.run(feed_dict=None,session=None) 在对话中运营操作
tf.Operation.get_attr(name) 获取操作属性值

#计算Wx_plus_b均值方差,axes=[0]原则维度
fc_mean,fc_var = tf.nn.moments(Wx_plus_b, axes=[0])
scale = tf.Variable(tf.ones([out_size]))
shift = tf.Variable(tf.zeros([out_size]))
epsilon = 0.001
Wx_plus_b =
tf.nn.batch.normalization(Wx_plus_b,fc_mean,fc_var,shift,scale,epsilon)
#Wx_plus_b = (Wx_plus_b – fc_mean) / tf.sqrt(fc_var + 0.001)
#Wx_plus_b = Wx_plus_b *澳门皇冠官网app, scale + shift
《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing
Internal Covariate Shift》,Serger Ioffe、Christian Szegedy。

tf.Tensor类,操作输出符号句柄,不包括操作输出值,提供在tf.Session中总计值方法。操作间创设数据流连接,TensorFlow能免执行大气步多划算图形。
操作 描述
tf.Tensor.dtype 张量数据类型
tf.Tensor.name 张量名称
tf.Tensor.value_index 张量操作输出索引
tf.Tensor.graph 张量所在图
tf.Tensor.op 产生张量操作
tf.Tensor.consumers() 重临使用张量操作列表
tf.Tensor.eval(feed_dict=None,session=None)
会话中求张量值,使用sess.as_default()、eval(session=sess)
tf.Tensor.get_shape() 重回表示张量形状(维度)类TensorShape
tf.Tensor.set_shape(shape) 更新张量形状
tf.Tensor.device 设置总计张量设备

神经元函数优化措施。

可视化。
在先后中给节点添加摘要(summary),摘要收集节点数据,标记步数、时间戳标识,写入事件文件(event
file)。tf.summary.FileWriter类在目录创立事件文件,向文件添加摘要、事件,在TensorBoard显示。
操作 描述
tf.summary.FileWriter.init(logdir,graph=None,max_queue=10,
flush_secs=120,graph_def=None)
创立FileWriter和事件文件,logdir中创立新事件文件
tf.summary.FileWriter.add_summary(summary,global_step=None)
摘要添加到事件文件
tf.summary.FileWriter.add_event(event) 事件文件添加事件
tf.summary.FileWriter.add_graph(graph,global_step=None,graph_def=None)
事件文件添加图
tf.summary.FileWriter.get_logdir() 事件文件路径
tf.summary.FileWriter.flush() 全体事件上写入磁盘
tf.summary.FileWriter.close() 事件写入磁盘,关闭文件操作符
tf.summary.scalar(name,tensor,collections=None) 输出单个标量值摘要
tf.summary.histogram(name,values,collections=None) 输出直方图摘要
tf.summary.audio(name,tensor,sample_rate,max_outputs=3,collections=None)
输出音频摘要
tf.summary.image(name,tensor,max_outputs=3,collections=None)
输出图片摘要
tf.summary.merge(inputs,collections=None,name=None)
合并摘要,全数输入摘要值

激活函数。activation
function,运转时激活神经互连网某有些神经元,激活音讯向后传出下层神经网络。参与非线性因素,弥补线性模型表明力,把“激活神经元特征”通过函数保留映射到下层。神经互联网数学基础四处可微,选拔激活函数保险输入输出可微。激活函数不更改输入数据维度,输入输出维度相同。TensorFlow激活函数定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py。tf.nn.relu()、tf.nn.sigmoid()、tf.nn.tanh()、tf.nn.elu()、tf.nn.bias_add()、tf.nn.crelu()、tf.nn.relu6()、tf.nn.softplus()、tf.nn.softsign()、tf.nn.dropout()。输入张量,输出与输入张量数据类型相同张量。
sigmoid函数。输出映射在(0,1)内,单调三番五次,适合作输出层,求导简单。软饱和性,输入落入饱和区,f'(x)变得接近0,不难发生梯度消失。软饱和,激活函数h(x)取值趋于无穷大时,一阶导数趋于0。硬饱和,当|x|>c,c为常数,f'(x)=0。relu左边硬饱和激活函数。梯度消失,更新模型参数,选取链式求导法则反向求导,越往前梯度越小。最后结出到达一定深度后梯度对模型更新没有其它进献。
tanh函数。软饱和性,输出0为骨干,收敛速度比sigmoid快。也无力回天消除梯度消失。
relu函数。最受欢迎。softplus是ReLU平滑版本。relu,f(x)=max(x,0)。softplus,
f(x)=log(1+exp(x))。relu在x<0时硬饱和。x>0,导数为1,relu在x>0时保持梯度不衰减,缓解梯度消失,更快收敛,提供神经网络稀疏表明能力。部分输入落到硬饱和区,权重无法创新,神经元病逝。TensorFlow
relu6,min(max(features,0))
,tf.nn.relu6(features,name=None)。crelu,tf.nn.crelu(features,name=None)

dropout函数。神经元以概率keep_prob决定是还是不是被防止。假诺被防止,神经元就输出0,不然输出被平放原来的1/keep_prob倍。神经元是还是不是被扼杀,暗许互相独立。noise_shape调节,noise_shape[i]==shape(x)[i],x中成分相互独立。shape(x)=[k,l,m,n],x维度顺序批、行、列、通道。noise_shape=[k,1,1,n],批、通道相互独立,行、列数据涉嫌,都为0,或原值。杂谈中最早做法,练习中概率p抛弃。预测中,参数按百分比收缩,乘p。框架实现,反向ropout代替dropout,磨炼中一头dropout,再按百分比放大,即乘以1/p,预测中不做别的处理。
激活函数采纳。输入数据特征相差分明,用tanh,循环进程不断扩张特征效果显示。特征相差不显眼,用sigmoid。sigmoid、tanh,需求输入规范化,不然激活后值全体进入平坦区,隐层输出全体趋同,丧失原有风味表明。relu会好过多,有时能够不做输入规范化。85%-百分之九十神经互联网都用ReLU。10-15%用tanh。

变量成效域。
TensorFlow五个成效域(scope),name_scope(给op_name加前缀),variable_scope(给variable_name、op_name加前缀)。
variable_scope变量作用域机制:
v =
tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer)#由此名字创办或再次回到变量
tf.variable_scope(<scope_name>)#给变量钦点命名空间
tf.get_variable_scope().reuse==False(暗中认可为False,不可能得用),variable_scope功能域只好创建新变量。tf.get_variable_scope().reuse==True,功能域共享变量,with
tf.variable_scope(name,reuse=True),或scope.reuse_variables()。
tf.variable_scope()获取变量功用域。开户变量作用域使用以前先行定义作用域,跳过当前变量作用域,保持预先存在成效域不变。
变量效用域能够私下认可带领一个早先化器。子作用域或变量能够持续或重写父功效域起初化器值。
op_name在variable_scope功用域操作,会加上前缀。
variable_scope主要用在循环神经网络(景逸SUVNN)操作,多量共享变量。
name_scope。划分变量范围,可视化中意味着在总括图三个层级。name_scope影响op_name,不影响用get_variable()创制变量。影响用Variable()成立变量。给操作加名字前缀。

卷积函数。图像扫描二维过滤器。卷积函数定义,tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn_impl.py、nn_ops.py

tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None,
name=None,data_format=None) 总结N维卷积和。
tf.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None),四维输入数据ipnut和四维卷积核filter操作,输入数据二维卷积操作,获得卷积结果。input,Tensor,数据类型floate32、floate64。filter,Tensor,数据类型floate32、floate64。strides:长度4一维整数类型数组,每一维度对应input每一维移动步数。padding,字符串,SAME
全尺寸操作 输入、输出数据维度相同,VALID 部分窗口
输入、输出数据维度分歧。use_cudnn_on_gpu
,可选布尔值,私下认可True。name,可选,操作名字。输出,Tensor,数据类型floate32、floate64。
tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,
data_format=None),输入张量数据维度[batch,in_height,in_width,in_width,in_channels]
,卷积核维度[filter_height,filter_width,in_channel_multiplier],通道in_channels卷积深度1,depthwise_conv2d函数将差别卷积核独立运用在in_channels每一种通道上,再把具有结果汇总。输出通道总数in_channels*channel_multiplier

tf.nn.separable_conv2d(input,depthwise_filter,pointwise_filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)
用几个分别卷积核做卷积。用二维卷积核在各样通道上,以深度channel_multiplier卷积。depthwise_filter,
张量,数据四维[filter_height,filter_width,in_channels,channel_multiplier],in_channels卷积深度1。pointwise_filter,张量,数据四维[1,1,channel_multiplier*in_channels,out_channels],pointwise_filter,在depthwise_filter卷积后混合卷积。
tf.nn.atrous_conv2d(value,filters,rate,padding,name=None)总括Atrous卷积,孔卷积,扩展卷积。
tf.nn.conv2d_transpose(value,filter,output_shape,strides,padding=’SAME’,
data_format=’NHWC’,name=None),解卷积互连网(deconvolutional
network)中称’反卷积’,实际上是conv2d的转置。output_shape,一维张量,反卷积运算输出形状。
tf.nn.conv1d(value,filters,stride,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None),总结给定三维输入和过滤器的一维卷积。输入三维[batch,in_width,in_channels],卷积核三维,少filter_height,[filter_width,in_channels,out_channels]
,stride正整数,卷积核向右移动每一步长度。
tf.nn.conv3d(input,filter,strides,padding,name=None)总结给定五维输入和过滤器的三维卷积。input
shape多一维in_depth,形状Shape[batch,in_depth,in_height,in_width,in_channels]
。filter
shape多一维filter_depth,卷积核大小filter_depth,filter_height,filter_width。strides多一维,[strides_batch,
strides_depth,strides_height,strides_sidth,strides_channel],必须有限支撑strides[0]=strides[4]=1。
tf.nn.conv3d_transpose(value,filter,output_shape,strides,padding=’SAME’,
name=None)。

批标准化。batch normalization,BN。优化梯度弥散难点(vanishing gradient
problem)。
总括机器学习,ICS(Internal Covariate Shift)理论,源域(source
domain)和目的域(target
domain)数据分布一致。练习多少和测试数据满足相同分布。是因此练习多少得到模型在测试集得到好职能的基本保险。Covariate
Shift,陶冶集样本数据和指标集分布不同,磨炼模型不能很好泛化(generalization)。源域和目的域条件几率一样,边缘可能率不一致。神经互连网各层输出,经层内操作,各层输出分布与输入信号分布差别,差别随互连网加深变大,但每层指向样本标记(label)不变。消除,依照陶冶样本和目的准样品本比例校对陶冶样本。引入批标准化规范化层输入(数据按百分比缩放,落入小特定区间,数据去平均值,除以标准差),固定每层输入信号均值、方差。
主意。批标准化通过规范化激活函数分布在线性区间,加大梯度,模型梯度降低。加大探索步长,加速收敛速度。更便于跳出局地最小值。破坏原数据分布,缓解过拟合。消除神经网络收敛速度慢或梯度爆炸(gradient
explode,梯度相当的大,链式求导乘积变得十分的大,权重过大,发生指数级爆炸)。

池化函数。神经互连网,池化函数一般跟在卷积函数下一层,定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py、gen_nn_ops.py。
池化操作,用二个矩阵窗口在张量上扫描,每种矩阵窗口中的值通过取最大值或平均值来压缩元素个数。每一个池化操作矩阵窗口大小ksize钦定,遵照步长strides移动。
tf.nn.avg_pool(value,ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,name=None)计算池化区域成分平均值。value,四维张量,数据维度[batch,height,width,
channels]。ksize,长度相当大于4整型数组,每位值对应输入数据张量每维窗口对应值。strides,长度不低于4整型数组,批定滑动窗口在输入数据张量每一维上的幅度。padding,字符串,SAME或VALID。data_format,’NHWC’,输入张量维度顺序,N个数,H中度,W宽度,C通道数(帕杰罗GB三通道或灰度单通道)。name,可选,操作名字。
tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,
name=None)总结池化区域成分最大值。
tf.nn.max_pool_with_argmax(input,ksize,strides,padding,Targmax=None,
name=None),计算池化区域成分最大值和所在地点。总结地点agrmax,input铺平。如input=[b,y,x,c],索引地点((b*height+y)*width+x)*channels+c。只可以在GPU运营。重回张量元组(output,argmax),output池化区域最大值,argmax数据类型Targmax,四维。
tf.nn.avg_pool3d()、tf.nn.max_pool3d() 三维平均池化和最大池化。
tf.nn.fractional_avg_pool()、tf.nn.tractional_max_pool()
tf.nn.pool(input,window_shape,pooling_type,padding,dilation_rate=None,
strides=None,name=None,data_format=None)执行N维池化操作。

#计算Wx_plus_b均值方差,axes=[0]标准化维度
fc_mean,fc_var = tf.nn.moments(Wx_plus_b, axes=[0])
scale = tf.Variable(tf.ones([out_size]))
shift = tf.Variable(tf.zeros([out_size]))
epsilon = 0.001
Wx_plus_b = tf.nn.batch.normalization(Wx_plus_b,fc_mean,fc_var,shift,scale,epsilon) 
#Wx_plus_b = (Wx_plus_b - fc_mean) / tf.sqrt(fc_var + 0.001)
#Wx_plus_b = Wx_plus_b * scale + shift

分拣函数。定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py、nn_ops.py。
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits,targets,name=None)。输入,logtis:[batch_size,num_classes],targets:[batch_size,size],logits用最终一层输入。输出,loss
[batch_size,num_classes]。如作损失函数,神经网络最终一层不必要sigmoid运算。
tf.nn.softmax(logits,dim=-1,name=None)计算Softmax激活,softmax=exp(logits)
/reduce_sum(exp(logits),dim)。
tf.nn.log_softmax(logits,dim=-1,name=None)计算log
softmax激活,logsoftmax=logits-log(reduce_sum(exp(logits),dim))。
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim=-a,name=None)。输入,logits、lables
[batch_size,num_classes] ,输出,loss [batch_size],保存batch
每个样本交叉熵。
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)。logits神经网络最终一层结果。输入,logits
[batch_size,num_classes],labels
[batch_size],必须在[0,num_classes]。输出,loss
[batch_size],保存batch 各种样本交叉熵。

《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Training by Reducing
Internal Covariate Shift》,Serger Ioffe、Christian Szegedy。

优化措施。加快练习优化措施,多数基于梯度下落。梯度降低求函数极值。学习最终求损失函数极值。TensorFlow提供比比皆是优化器(optimizer)。
BGD法。bat gradient
descent,批梯度下跌。利用现有参数对教练集种种输入生成1个揣度输出yi。跟实际输出yi比较,计算全数误差,求平均现在获得平均误差,以此更新参数。迭代进度,提取操练集中具有情节{x1,…,xn},相关输出yi
。总括梯度和误差,更新参数。使用具有练习多少测算,保障没有,不必要稳步减小学习率。每一步都须要利用具有磨炼多少,速度更是慢。
SDG法。stochastic gradient
descent,随机梯度下落。数据集拆分成1个个批次(batch),随机抽取二个批次总结,更新参数,MBGD(minibatch
gradient
descent)。每便迭代划算mini-batch梯度,更新参数。陶冶多少集极大,仍是可以较神速度流失。抽取不可制止梯度误差,供给手动调整学习率(learning
rate)。选拔适合学习率相比较困难。想对常并发特点更新速度快,不常出现特征更新速度慢。SGD更新全部参数用平等学习率。SGD不难收敛到一些最优,大概被困在鞍点。
Momentum法。模拟物军事学动量概念。更新时在早晚水准保留此前更新方向,当前批次再微调此次更新参数,引入新变量v(速度),作为前一次梯度累加。Momentum更新学习率,在降落初期,前后梯度方向一致时,加速学习,在下跌中早先时期,在局地最小值附近过往震荡时,抑制震荡,加速收敛。
Nesterov Momentum法。Ilya
Sutskever,Nesterov。标准Momentum法,先计算三个梯度,在加快革新梯度方向大跳跃。Nesterov法,先在原本加快梯度方向大跳跃,再在该职责计算梯度值,用那个梯度值核查最后更新方向。
Adagrad法。自适应为种种参数分配分化学习率,控制每种维度梯度方向。达成学习率自动更改。这次更新梯度大,学习率衰减快,不然慢。
Adadelta法。Adagrad法,学习单调递减,磨炼中期学习率相当小,须求手动设置一个大局开始学习率。艾达delta法用一阶方法,近似模拟二阶Newton法,化解难点。
PAJEROMSprop法。引入一个衰减周到,每3回合都衰减一定比例。对循环神经互连网(奥迪Q7NN)效果很好。
Adam法。自适应矩猜度(adaptive moment
estimation)。Adam法依照损失函数针对种种参数梯度一阶矩估量和二阶矩测度动态调整每一个参数学习率。矩预计,利用样本矩推测全体相应参数。2个即兴变量X遵循某种分布,X一阶矩是E(X),样本平均值,X二阶矩E(X2),样本平方平均值。
主意比较。Karpathy在MNIST数据集发现规律:不调整参数,艾达grad法比SGD法、Momentum法更安宁、品质更优。精调参数,精调SGD法、Momentum法收敛速度和准确性优于Adagrad法。http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/。《An
overview of gradient descent optimization algorithms》。

神经元函数优化措施。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

激活函数。activation
function,运营时激活神经互联网某部分神经元,激活消息向后传出下层神经网络。到场非线性因素,弥补线性模型表明力,把“激活神经元特征”通过函数保留映射到下层。神经互连网数学基础到处可微,选择激活函数保险输入输出可微。激活函数不改动输入数据维度,输入输出维度相同。TensorFlow激活函数定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py。tf.nn.relu()、tf.nn.sigmoid()、tf.nn.tanh()、tf.nn.elu()、tf.nn.bias_add()、tf.nn.crelu()、tf.nn.relu6()、tf.nn.softplus()、tf.nn.softsign()、tf.nn.dropout()。输入张量,输出与输入张量数据类型相同张量。
sigmoid函数。输出映射在(0,1)内,单调再而三,适合营输出层,求导简单。软饱和性,输入落入饱和区,f'(x)变得接近0,简单产生梯度消失。软饱和,激活函数h(x)取值趋于无穷大时,一阶导数趋于0。硬饱和,当|x|>c,c为常数,f'(x)=0。relu左边硬饱和激活函数。梯度消失,更新模型参数,采纳链式求导法则反向求导,越往前梯度越小。最终结出到达一定深度后梯度对模型更新没有别的进献。
tanh函数。软饱和性,输出0为骨干,收敛速度比sigmoid快。也无能为力缓解梯度消失。
relu函数。最受欢迎。softplus是ReLU平滑版本。relu,f(x)=max(x,0)。softplus,
f(x)=log(1+exp(x))。relu在x<0时硬饱和。x>0,导数为1,relu在x>0时维持梯度不衰减,缓解梯度消失,更快收敛,提供神经互连网稀疏表明能力。部分输入落到硬饱和区,权重不或者创新,神经元长逝。TensorFlow
relu6,min(max(features,0))
,tf.nn.relu6(features,name=None)。crelu,tf.nn.crelu(features,name=None)

dropout函数。神经元以可能率keep_prob决定是或不是被幸免。假若被抑制,神经元就输出0,不然输出被放置原来的1/keep_prob倍。神经元是不是被幸免,暗中同意互相独立。noise_shape调节,noise_shape[i]==shape(x)[i],x中成分相互独立。shape(x)=[k,l,m,n],x维度顺序批、行、列、通道。noise_shape=[k,1,1,n],批、通道彼此独立,行、列数据涉嫌,都为0,或原值。随想中最早做法,陶冶中可能率p吐弃。预测中,参数按比例减少,乘p。框架实现,反向ropout代替dropout,磨炼中三只dropout,再按百分比放大,即乘以1/p,预测中不做其余处理。
激活函数选拔。输入数据特征相差明显,用tanh,循环进程不断扩张特征效果显示。特征相差不举世瞩目,用sigmoid。sigmoid、tanh,须要输入规范化,不然激活后值全体进来平坦区,隐层输出全体趋同,丧失原有风味表明。relu会好过多,有时可以不做输入规范化。85%-十分九神经网络都用ReLU。10-15%用tanh。

欢迎付费咨询(150元每时辰),小编的微信:qingxingfengzi

卷积函数。图像扫描二维过滤器。卷积函数定义,tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn_impl.py、nn_ops.py

tf.nn.convolution(input,filter,padding,strides=None,dilation_rate=None,
name=None,data_format=None) 计算N维卷积和。
tf.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None),四维输入数据ipnut和四维卷积核filter操作,输入数据二维卷积操作,获得卷积结果。input,Tensor,数据类型floate32、floate64。filter,Tensor,数据类型floate32、floate64。strides:长度4一维整数类型数组,每一维度对应input每一维移动步数。padding,字符串,SAME
全尺寸操作 输入、输出数据维度相同,VALID 部分窗口
输入、输出数据维度分裂。use_cudnn_on_gpu
,可选布尔值,暗中认可True。name,可选,操作名字。输出,Tensor,数据类型floate32、floate64。
tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,
data_format=None),输入张量数据维度[batch,in_height,in_width,in_width,in_channels]
,卷积核维度[filter_height,filter_width,in_channel_multiplier],通道in_channels卷积深度1,depthwise_conv2d函数将区别卷积核独立运用在in_channels种种通道上,再把持有结果汇总。输出通道总数in_channelschannel_multiplier

tf.nn.separable_conv2d(input,depthwise_filter,pointwise_filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)
用几个分别卷积核做卷积。用二维卷积核在种种通道上,以深度channel_multiplier卷积。depthwise_filter,
张量,数据四维[filter_height,filter_width,in_channels,channel_multiplier],in_channels卷积深度1。pointwise_filter,张量,数据四维[1,1,channel_multiplier
in_channels,out_channels],pointwise_filter,在depthwise_filter卷积后混合卷积。
tf.nn.atrous_conv2d(value,filters,rate,padding,name=None)总计Atrous卷积,孔卷积,扩充卷积。
tf.nn.conv2d_transpose(value,filter,output_shape,strides,padding=’SAME’,
data_format=’NHWC’,name=None),解卷积互联网(deconvolutional
network)中称’反卷积’,实际上是conv2d的转置。output_shape,一维张量,反卷积运算输出形状。
tf.nn.conv1d(value,filters,stride,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None),总结给定三维输入和过滤器的一维卷积。输入三维[batch,in_width,in_channels],卷积核三维,少filter_height,[filter_width,in_channels,out_channels]
,stride正整数,卷积核向右移动每一步长度。
tf.nn.conv3d(input,filter,strides,padding,name=None)总结给定五维输入和过滤器的三维卷积。input
shape多一维in_depth,形状Shape[batch,in_depth,in_height,in_width,in_channels]
。filter
shape多一维filter_depth,卷积核大小filter_depth,filter_height,filter_width。strides多一维,[strides_batch,
strides_depth,strides_height,strides_sidth,strides_channel],必须确认保证strides[0]=strides[4]=1。
tf.nn.conv3d_transpose(value,filter,output_shape,strides,padding=’SAME’,
name=None)。

池化函数。神经互连网,池化函数一般跟在卷积函数下一层,定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py、gen_nn_ops.py。
池化操作,用一个矩阵窗口在张量上扫描,各个矩阵窗口中的值通过取最大值或平均值来收缩成分个数。每一个池化操作矩阵窗口大小ksize钦命,根据步长strides移动。
tf.nn.avg_pool(value,ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,name=None)总结池化区域成分平均值。value,四维张量,数据维度[batch,height,width,
channels]。ksize,长度不低于4整型数组,每位值对应输入数据张量每维窗口对应值。strides,长度相当大于4整型数组,批定滑动窗口在输入数据张量每一维上的上升幅度。padding,字符串,SAME或VALID。data_format,’NHWC’,输入张量维度顺序,N个数,H中度,W宽度,C通道数(OdysseyGB三通道或灰度单通道)。name,可选,操作名字。
tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,data_format=’NHWC’,
name=None)总括池化区域成分最大值。
tf.nn.max_pool_with_argmax(input,ksize,strides,padding,Targmax=None,
name=None),总计池化区域元素最大值和所在地方。总括地点agrmax,input铺平。如input=[b,y,x,c],索引地方((bheight+y)width+x)*channels+c。只可以在GPU运行。重回张量元组(output,argmax),output池化区域最大值,argmax数据类型Targmax,四维。
tf.nn.avg_pool3d()、tf.nn.max_pool3d() 三维平均池化和最大池化。
tf.nn.fractional_avg_pool()、tf.nn.tractional_max_pool()
tf.nn.pool(input,window_shape,pooling_type,padding,dilation_rate=None,
strides=None,name=None,data_format=None)执行N维池化操作。

分类函数。定义在tensorflow-1.1.0/tensorflow/python/ops/nn.py、nn_ops.py。
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits,targets,name=None)。输入,logtis:[batch_size,num_classes],targets:[batch_size,size],logits用最后一层输入。输出,loss
[batch_size,num_classes]。如作损失函数,神经网络最终一层不供给sigmoid运算。
tf.nn.softmax(logits,dim=-1,name=None)计算Softmax激活,softmax=exp(logits)
/reduce_sum(exp(logits),dim)。
tf.nn.log_softmax(logits,dim=-1,name=None)计算log
softmax激活,logsoftmax=logits-log(reduce_sum(exp(logits),dim))。
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,dim=-a,name=None)。输入,logits、lables
[batch_size,num_classes] ,输出,loss [batch_size],保存batch
每种样本交叉熵。
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)。logits神经网络最终一层结果。输入,logits
[batch_size,num_classes],labels
[batch_size],必须在[0,num_classes]。输出,loss
[batch_size],保存batch 各样样本交叉熵。

优化措施。加快锻炼优化措施,多数依照梯度下跌。梯度下跌求函数极值。学习最终求损失函数极值。TensorFlow提供许多优化器(optimizer)。
BGD法。bat gradient
descent,批梯度下跌。利用现有参数对教练集各类输入生成1个臆度输出yi。跟实际输出yi相比,计算全部误差,求平均未来获得平均误差,以此更新参数。迭代进度,提取演习集中具有情节{x1,…,xn},相关输出yi
。计算梯度和误差,更新参数。使用具有演练多少总计,保障没有,不须求稳步减小学习率。每一步都亟需运用具有训练多少,速度越来越慢。
SDG法。stochastic gradient
descent,随机梯度下跌。数据集拆分成一个个批次(batch),随机抽取3个批次总结,更新参数,MBGD(minibatch
gradient
descent)。每一次迭代划算mini-batch梯度,更新参数。陶冶多少集极大,还是能较火速度流失。抽取不可幸免梯度误差,必要手动调整学习率(learning
rate)。选拔适合学习率比较艰苦。想对常出现特点更新速度快,不常出现特征更新速度慢。SGD更新全体参数用相同学习率。SGD不难收敛到部分最优,或者被困在鞍点。
Momentum法。模拟物军事学动量概念。更新时在必然水准保留从前更新方向,当前批次再微调此次更新参数,引入新变量v(速度),作为前一回梯度累加。Momentum更新学习率,在降落初期,前后梯度方向一致时,加速学习,在下跌中前期,在一些最小值附近年来回震荡时,抑制震荡,加快收敛。
Nesterov Momentum法。Ilya
Sutskever,Nesterov。标准Momentum法,先计算3个梯度,在增长速度立异梯度方向大跳跃。Nesterov法,先在原本加快梯度方向大跳跃,再在该任务计算梯度值,用那一个梯度值勘误最后更新方向。
Adagrad法。自适应为各样参数分配分裂学习率,控制每一个维度梯度方向。完毕学习率自动更改。此次更新梯度大,学习率衰减快,不然慢。
Adadelta法。Adagrad法,学习单调递减,磨炼中期学习率一点都很小,须要手动设置3个大局开始学习率。艾达delta法用一阶方法,近似模拟二阶Newton法,化解难点。
奥德赛MSprop法。引入3个衰减全面,每壹回合都衰减一定比例。对循环神经互联网(凯雷德NN)效果很好。
Adam法。自适应矩测度(adaptive moment
estimation)。Adam法依据损失函数针对每种参数梯度一阶矩猜测和二阶矩估摸动态调整每种参数学习率。矩推断,利用样本矩估算全部相应参数。三个随便变量X遵循某种分布,X一阶矩是E(X),样本平均值,X二阶矩E(X2),样本平方平均值。
主意比较。Karpathy在MNIST数据集发现规律:不调整参数,Adagrad法比SGD法、Momentum法更平稳、质量更优。精调参数,精调SGD法、Momentum法收敛速度和准确性优于艾达grad法。http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/。《An
overview of gradient descent optimization algorithms》。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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