【TensorFlow】01 TensorFlow簡介與Python基礎

TensorFlow簡介與Python基礎

2018.9.10

一、概述

TF使用數據數據流圖進行數值計算，亮點是支持異構設備分布式計算機

常用的ML庫有MXNet Torch/Pytorch Theano CNTK Caffe等

0階張量（純量），1階張量（向量），2階張量（矩陣）tensor（張量） flow（流動）

編程模式 命令式編程（Torch） 符號式編程（Tensorflow，theano 描述算法流程 放到其他語言執行）

TF使用數據流圖來進行編程 是一種推斷結構

TF的高層庫()如Kearas（對用戶友好，模塊化）

Deep-learning主要的運算是浮點運算

TF的亮點之一是autograph模式

TF的功能：設計、訓練、部署（唯一一個形成完整生態的ML sys）

二、環境配置

虛擬環境的安裝

使用pip命令安裝venv

sudo?pip?install?virtualenv

cd 項目目錄 切換到項目所在的目錄

激活虛擬環境

virtualenv?--system-site-packages?venv

退出venv

deactivate

5、查看venv環境的python包版本

pip?freeze

三、科學工具和流程

編譯語言C,C++,Fortran 快，優化好，但語法不友好

腳本語言： Matlab 開發友好，收費，基礎語言缺乏

R語言 偏向統計，不能完成所有的任務

高級的pyhton shell：IPython，Jupyter

python包：

Numpy：強大的數值對象操作

Scipy：高級的數據處理程序 （優化、回歸差值等）

Matplotlib：2D可視化 (不可交互，對3D圖像支持不好)

四、python基礎

（一）數據類型

python的變量類型不像C++一樣在定義時必須制定參數的變量類型，是一種動態語言

Python可以處理任意大小（沒有大小限制）的正負整數，使用0x作為前綴表示十六進制

按照科學計數法表示的數字，比如1.23e9代表.23*e^9$

由于儲存方式不同，整數永遠是精確的，但是浮點數可以四舍五入

字符串是以單引號或者雙引號括起來的任意文本

如果字符串里有很多字符需要轉義，為簡化可以使用r''，引號內的字符串默認不轉義

print('\\t\')

\???\

print(r'\\t\')

\\t\

boolean只有True和false兩種，其結果可由比較運算，邏輯運算得出（and，or，not）

當兩個變量比較時，如果給定的變量值小于100，則使用is運算的得到的兩個變量所得bool結果為true，否則為false（這是由于python在儲存同一個變量是當變量的數值小于100是使用同一塊內存，而大于100是則不使用同一塊內存）

a?=?1000b?=?1000print(a?is?b) print(id(a),id(b))

False4526894320?4526894960

a?=?100b?=?100print(a?is?b) print(id(a),id(b))

True4305331680?4305331680

（二）字符串

在python保存源代碼是，需要制定保存為UTF-8編碼，當解釋器讀取時，在開頭加上這兩行文字(第一行告訴Unix系統這是一個python可執行程序，win會忽略這個注釋，第二行是告訴編譯器以utf-8的方式讀取,否則中文不能正常編碼)：

#!/usr/bin/env?python3#-*-?coding:?utf-8?-*-

在Python中，格式化方式與C相同，使用%實現。%s表示用字符串替換，%d表示用整數替換，有幾個%?后面就需要跟幾個變量或值，當變量大于2時需要用括號括起來，有一個的話可以省略

print("Hi,my?name?is?%s,?I'm?%d?years?old."%('Alex',10))

Hi,my?name?is?Alex,?I'm?10?years?old.

（三）循環

for x in ...就是把每個元素帶入變量x，然后執行縮進塊的語句

names?=?['A','B','C']for?name?in?names: ????print(name)

AB C

使用range(n)可以生成一個迭代器，其值是0 ~ n-1

sum?=?0for?i?in?range(101): ????sum?=?sum?+?i print(sum)

5050

使用while循環打印100以內所有奇數的和：

sum?=?0n?=?99while?n>0: ????sum?=?sum?+?n ????n?=?n?-?2print(sum)

2500

（四）Python數據結構

list是有序的集合，可以隨時刪除和添加元素

classlist?=?['class1','class2','class3'] len(classlist)??#使用len可以獲得列表的長度classlist[0]?#使用下標可以訪問list的元素（以0開始）classlist[-1]?#使用負下標可以訪問倒數的元素

'class3'

列表的插入

classlist.append('class4')??#尾插法print(classlist) classlist.insert(1,'class5')?#指定索引插入print(classlist)

['class1',?'class2',?'class3',?'class4'] ['class1',?'class5',?'class2',?'class3',?'class4']

列表的刪除

classlist.pop()??#如果pop不加參數，則刪除最后一個，否則按照索引順序刪除print(classlist)

['class1',?'class5',?'class2',?'class3']

注意：

list中的元素數據類型可以不同

list中可以有另外的list

list中一個元素也沒有，則其長度為0

元組的另一名稱為有序列表，一旦初始化就不能修改，沒有append和pop方法

tuple存在的意義在于tuple不可變，所以代碼更安全，如果可能，盡量用tuple代替list

當定義只有一個元素的tuple時，需要將這個元素后面加上一個逗號，因為（）可能會產生歧義。Python規定單獨出現的小括號內容計算結果使其本身。

t?=?(1,)??#是（1，）而不是（1）print(t)

(1,)

注意：

要創建一個內容也不變的tuple必須保證tuple中的每一個元素本身不能變（不允許出現tuple中嵌套list的情況）

dict使用鍵-值（key-value）存儲，具有很快的查找速度

dic?=?{'A':95,'B':80,'C':75} print(dic['A'])

95

修改dic某個key的值：

dic['A']=60print(dic['A'])

60

對比list與dict：

dict：查找插入速度快，不會因為key的增加而變慢，但浪費內存多

list：查找插入時間隨著元素的增加而增加，但占用空間小，浪費內存少

注意：

dic是一種用空間換時間的存儲結構（hash）

key必須是不可變的對象

set與dict類似，是key的集合，但不存儲value，沒有重復的key

重復的元素在set中被自動過濾掉：

s?=?set([1,1,2,2,3,3]) print(s)

{1,?2,?3}

其他方法：

add（key）可以添加元素到set中

remove（key）可以刪除set中的元素

集合操作：

s1?=?set([1,2,3]) s2?=?set([2,3,4]) print(s1&s2) print(s1|s2)

{2,?3} {1,?2,?3,?4}

（五）切片

L?=?['Michael',?'Sarah',?'Tracy',?'Bob',?'Jack']

取得前三個元素：

L?=?['Michael',?'Sarah',?'Tracy',?'Bob',?'Jack'] print(L[:3])?? #L[0:3]表示，從索引0開始取，直到索引3為止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3個元素#如果第一索引是0，可以省略

['Michael',?'Sarah',?'Tracy']

也可以負切片（記住倒數第一個元素的索引是?-1）：

L[-2:]

['Bob',?'Jack']

前10個數，每兩個取一個(第3個參數n為步長，代表隔n個數取出一個)：

L?=?list(range(100))>>>?L[::5] [0,?5,?10,?15,?20,?25,?30,?35,?40,?45,?50,?55,?60,?65,?70,?75,?80,?85,?90,?95]

[0,?5,?10,?15,?20,?25,?30,?35,?40,?45,?50,?55,?60,?65,?70,?75,?80,?85,?90,?95]

（五）jupyter使用

魔法命令

import?numpy?as?np

np.reshape????#在命令后加？？可以查看對應命令的幫助文檔

File?"",?line?2 ????np.reshape????#在命令后加？？可以查看對應命令的幫助文檔 ??????????????^SyntaxError:?invalid?syntax

a?=[1,3,5]

%run?my_file.py??#百分號后面的為魔法命令，可以執行非python的內容

%whos??#魔法命令：查看變量

%ls?#支持大部分下的Linux命令%pwd

%timeit?a????#使用timeit監測性能

for?item?in?[1,3,5]: ????print(item)

for?item?in?range(10):?????#range()可以生成迭代器，等價于range(0,10) ????print(item)

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本文轉自XuAn97916博客51CTO博客

TensorFlow 深度學習 python

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