Tensorflow使用数据流程图表达计算过程和共享状态，使用节点表示抽象计算，使用边表示数据流。

Tensorflow的设计原则：

1. 延迟计算：图的构造和执行分离，并推迟计算图的执行过程。
2. 原子op：op是最小的抽象计算单元，支持构造复杂的网络模型。
3. 抽象设备：支持CPU，GPU，ASIC多种异构计算设备类型。
4. 抽象任务

Session

在这里用到了tf.constant，这是tensorflow里定义constant tensor的方法。
需要注意的是，即使此刻定义的是常量，由于tensorflow延迟计算的设计，它仅仅停留在计算图的构造阶段，没有计算过程，所以也没有值。

import tensorflow as tf

m1 = tf.constant([[2, 2]])

这里的[[2, 2]]的shape与numpy相似，

语句	shape
tf.constant([[2, 2]])	(1, 2)
tf.constant([2, 2])	(2,)

事实上，此时的m1：

Tensor("Const_6:0", shape=(1, 2), dtype=int32)

也可以定义m1的type：

m1 = tf.constant([[2, 2]], dtype=tf.float32)

TIP：在tf中，浮点型多使用 tf.float32.

同理，再定义一个shape是（2，1）的常量。

m2 = tf.constant([[3], [3]])

对m1和m2要做的操作(operation, op)是矩阵乘法。即，

落实在代码上,

dot_operation = tf.matmul(m1, m2)

回头整体看一下构建计算图的过程：

import tensorflow as tf

m1 = tf.constant([[2, 2]])
m2 = tf.constant([[3], [3]])

dot_operation = tf.matmul(m1, m2)

接下来是计算图的执行过程，通过tf.Session()完成。
tf.Session()也称为会话，3个步骤来完成会话：

1. 创建会话
2. 迭代运行
3. 关闭会话

with tf.Session() as sess: #创建会话
  result = sess.run(dot _operation) #迭代运行
  print(result)
#关闭会话

print(reslut)

那么这里，两个print(reslut)输出的结果会是一样的吗？

NO！

并不一样，第一个print(reslut)输出：

[[12]]

第二个print(reslut)输出：

Tensor("MatMul_3:0", shape=(1, 1), dtype=int32)

因为第一个print(reslut)输出的是在会话里计算后的结果，而第二个print(reslut)在会话外，依然仅仅是计算图。

placeholder

placeholder中文翻译为占位符，从计算图的角度来说，就是先将位置占好，等运行会话的时候，在这个位置传入数据。

那么从这个概念，可发想tf.placeholder是数据传入的位置，这个数据既包括x也可包括监督学习中的ground truth y。

tf.placeholder(
dtype,
shape=None,
name=None
)

从定义可知，对于tf.placeholder数据的type是一定要定义的。
TIP：在tf中，多使用浮点型 tf.float32.

来看一个关于tf.placeholder的简单例子：

import tensorflow as tf

x1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=None)
y1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=None)

z1 = x1 + y1

x2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 1])
y2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1, 2])

z2 = tf.matmul(x2, y2)

with tf.Session() as sess:
    z1_value = sess.run(z1, feed_dict={x1: 1, y1: 2})
    
    z1_value, z2_value = sess.run([z1, z2], feed_dict={x1: 1, y1:2, x2: [[2], [2]], y2: [[3, 3]]})
    
    print(z1_value)
    print(z2_value)

这里值得注意的是

with tf.Session() as sess:
    z1_value = sess.run(z1, feed_dict={x1: 1, y1: 2})
    
    z1_value, z2_value = sess.run([z1, z2], feed_dict={x1: 1, y1:2, x2: [[2], [2]], y2: [[3, 3]]})
    
    print(z1_value)
    print(z2_value)

可见在sess.run时，喂入一个字典feed_dict，这就是数据传入的地方。

Variable

在tensorflow中有2个关于Variable的op，tf.Variable() 和tf.get_variable()。详细可参见：
tf.get_variable()和tf.Variable()的区别

官方推荐：创建变量的最佳方式是调用 tf.get_variable 函数。

注意 tf.get_variable() 最好配合 reuse和 with tf.variable_scope()使用。

tf.get_variable(
name,
shape=None,
dtype=None,
initializer=None,
regularizer=None,
trainable=None,
collections=None,
caching_device=None,
partitioner=None,
validate_shape=True,
use_resource=None,
custom_getter=None,
constraint=None,
synchronization=tf.VariableSynchronization.AUTO,
aggregation=tf.VariableAggregation.NONE
)

W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>)
且需注意，tf.Variable一定要定义初始值，而 tf.get_variable() 不需要。

例子：

import tensorflow as tf
var = tf.Variable(0)

add_operation = tf.add(var, 1)
update_operation = tf.assign(var, add_operation)

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    for _ in range(3):
        sess.run(update_operation)
        print(sess.run(var))

Activation

y_relu = tf.nn.relu(x)
y_sigmoid = tf.nn.sigmoid(x)
y_tanh = tf.nn.tanh(x)
y_softplus = tf.nn.softplus(x)

实战篇

如同上一篇博文，对于一个model，从搭建到运行共7步。

1. 通过占位符，占住输入和标签。

2. 定义参数变量及初始化。这里需要说明一下，由于版本的更新，现在的tensorflow已经可以在搭建网络的同时定义参数了，所以这一步可以忽略。

   现在可以看作所有参数的初始化语句。

3. 定义模型。

4. 定义损失函数。

5. 定义精度。

6. 定义优化算法。

7. 训练模型。

1. regression

除了对模型的搭建及运行，还有一步非常重要，就是数据导入。
这里简单用numpy制作一些简易数据。

import numpy as np

x = np.linspace(-1, 1, 100).reshape(-1, 1)
noise = np.random.normal(0, 0.1, size=x.shape)

y = np.power(x, 2) + noise

注意：对于x的reshape非常重要。如果没有reshape这一步，x是一个shape为（100，）的标量，在训练时会报错。

接下来，按上述步骤来：

1. 通过占位符，占住输入和标签。

tf_x = tf.placeholder(tf.float32, x.shape)
tf_y = tf.placeholder(tf.float32, y.shape)

2. 初始化所有参数。

init = tf.global_variable_initializer()

3. 定义模型。

l1 = tf.layers.dense(tf_x, 10, activation=tf.nn.relu)
output = tf.layers.dense(l1, 1)

4. 定义损失函数。

loss = tf.losses.mean_squared_error(tf_y, output)

5. 定义精度。

暂且不管

6. 定义优化算法。

optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
train_op = optimizer.minimize(loss)

7. 训练模型

plt.ion()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    for step in range(100):
        _, l, pred = sess.run([train_op, loss, output], feed_dict={tf_x:x, tf_y: y})
        
        if step%5 == 0:
            plt.cla()
            plt.scatter(x, y)
            plt.plot(x, pred, "r-", lw=5)
            plt.pause(0.1)