初探 TensorFlow

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TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

tensors_flowing

什么是数据流图（Data Flow Graph）

数据流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点，或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”(tensor)。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

TensorFlow的特征

  • 高度的灵活性
  • 真正的可移植性（Portability）
  • 将科研和产品联系在一起
  • 自动求微分
  • 多语言支持
  • 性能最优化

下载与安装

源码安装

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# --recurse-submodules 参数是必须的, 用于获取 TesorFlow 依赖的 protobuf 库
$ git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

Linux 安装

安装 Bazel

首先依照 教程 安装 Bazel 的依赖. 然后使用下列命令下载和编译 Bazel 的源码:

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$ git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git
$ cd bazel
$ git checkout tags/0.1.0
$ ./compile.sh

上面命令中拉取的代码标签为 0.1.0, 兼容 Tensorflow 目前版本. bazel 的HEAD 版本 (即最新版本) 在这里可能不稳定.

将执行路径 output/bazel 添加到 $PATH 环境变量中.

安装其他依赖
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$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev

Mac OS X 安装

Mac 和 Linux 需要的软件依赖完全一样, 但是安装过程区别很大. 以下链接用于帮助你 在 Mac OS X 上安装这些依赖:

Bazel

参见网页的 Mac OS X 安装指南.

SWIG

Mac OS X 安装教程

注意: 你需要安装PCRE, 而不是 PCRE2.

Numpy

参见安装教程.

创建 pip 包并安装
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$ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

$ bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

# .whl 文件的实际名字与你所使用的平台有关
$ pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

二进制安装

TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本.

在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装.

为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv, 具体安装方法在后文具体说明.

Ubuntu/Linux

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# 仅使用 CPU 的版本
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# 开启 GPU 支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了 CUDA sdk)
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Mac OS X

在 OS X 系统上, 推荐先安装 homebrew, 然后执行 brew install python, 以便能够使用 homebrew 中的 Python 安装 TensorFlow. 另外一种推荐的方式是在 virtualenv 中安装 TensorFlow.

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# 当前版本只支持 CPU
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

基于 VirtualEnv 的安装

推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易.

首先, 安装所有必备工具:

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# 在 Linux 上:
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

# 在 Mac 上:
$ sudo easy_install pip  # 如果还没有安装 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv

接下来, 建立一个全新的 virtualenv 环境. 为了将环境建在 ~/tensorflow 目录下, 执行:

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

然后, 激活 virtualenv:

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$ 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

在 virtualenv 内, 安装 TensorFlow:

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(tensorflow)$ pip install --upgrade <$url_to_binary.whl>

接下来, 使用类似命令运行 TensorFlow 程序:

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(tensorflow)$ cd tensorflow/models/image/mnist
(tensorflow)$ python convolutional.py

# 当使用完 TensorFlow
(tensorflow)$ deactivate  # 停用 virtualenv

$  # 你的命令提示符会恢复原样

运行 TensorFlow

打开一个 python 终端:

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$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
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>>>