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TensorFlow 的简单例子

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在本文中,我们将看一些 TensorFlow 的例子,并从中感受到在定义张量tensor和使用张量做数学计算方面有多么容易,我还会举些别的机器学习相关的例子。

TensorFlow 是什么?

TensorFlow 是 Google 为了解决复杂的数学计算耗时过久的问题而开发的一个库。

事实上,TensorFlow 能干许多事。比如:

开始写例子前,需要了解一些基本知识。

什么是张量?

张量tensor是 TensorFlow 使用的主要的数据块,它类似于变量,TensorFlow 使用它来处理数据。张量拥有维度和类型的属性。

维度指张量的行和列数,读到后面你就知道了,我们可以定义一维张量、二维张量和三维张量。

类型指张量元素的数据类型。

定义一维张量

可以这样来定义一个张量:创建一个 NumPy 数组(LCTT 译注:NumPy 系统是 Python 的一种开源数字扩展,包含一个强大的 N 维数组对象 Array,用来存储和处理大型矩阵 )或者一个 Python 列表 ,然后使用 tf_convert_to_tensor 函数将其转化成张量。

可以像下面这样,使用 NumPy 创建一个数组:

import numpy as np arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20])
arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20])

运行结果显示了这个数组的维度和形状。

import numpy as np
arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20])
print(arr)
print(arr.ndim)
print(arr.shape)
print(arr.dtype)

它和 Python 列表很像,但是在这里,元素之间没有逗号。

现在使用 tf_convert_to_tensor 函数把这个数组转化为张量。

import numpy as np
import tensorflow as tf
arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20])
tensor = tf.convert_to_tensor(arr,tf.float64)
print(tensor)

这次的运行结果显示了张量具体的含义,但是不会展示出张量元素。

要想看到张量元素,需要像下面这样,运行一个会话:

import numpy as np
import tensorflow as tf
arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20])
tensor = tf.convert_to_tensor(arr,tf.float64)
sess = tf.Session()
print(sess.run(tensor))
print(sess.run(tensor[1]))

定义二维张量

定义二维张量,其方法和定义一维张量是一样的,但要这样来定义数组:

arr = np.array([(1, 5.5, 3, 15, 20),(10, 20, 30, 40, 50), (60, 70, 80, 90, 100)])

接着转化为张量:

import numpy as np
import tensorflow as tf
arr = np.array([(1, 5.5, 3, 15, 20),(10, 20, 30, 40, 50), (60, 70, 80, 90, 100)])
tensor = tf.convert_to_tensor(arr)
sess = tf.Session()
print(sess.run(tensor))

现在你应该知道怎么定义张量了,那么,怎么在张量之间跑数学运算呢?

在张量上进行数学运算

假设我们有以下两个数组:

arr1 = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
arr2 = np.array([(7,8,9),(10,11,12)])

利用 TenserFlow ,你能做许多数学运算。现在我们需要对这两个数组求和。

使用加法函数来求和:

import numpy as np
import tensorflow as tf
arr1 = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
arr2 = np.array([(7,8,9),(10,11,12)])
arr3 = tf.add(arr1,arr2)
sess = tf.Session()
tensor = sess.run(arr3)
print(tensor)

也可以把数组相乘:

import numpy as np
import tensorflow as tf
arr1 = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
arr2 = np.array([(7,8,9),(10,11,12)])
arr3 = tf.multiply(arr1,arr2)
sess = tf.Session()
tensor = sess.run(arr3)
print(tensor)

现在你知道了吧。

三维张量

我们已经知道了怎么使用一维张量和二维张量,现在,来看一下三维张量吧,不过这次我们不用数字了,而是用一张 RGB 图片。在这张图片上,每一块像素都由 x、y、z 组合表示。

这些组合形成了图片的宽度、高度以及颜色深度。

首先使用 matplotlib 库导入一张图片。如果你的系统中没有 matplotlib ,可以 使用 pip 来安装它。

将图片放在 Python 文件的同一目录下,接着使用 matplotlib 导入图片:

import matplotlib.image as img
myfile = "likegeeks.png"
myimage = img.imread(myfile)
print(myimage.ndim)
print(myimage.shape)

从运行结果中,你应该能看到,这张三维图片的宽为 150 、高为 150 、颜色深度为 3 。

你还可以查看这张图片:

import matplotlib.image as img
import matplotlib.pyplot as plot
myfile = "likegeeks.png"
myimage = img.imread(myfile)
plot.imshow(myimage)
plot.show()

真酷!

那怎么使用 TensorFlow 处理图片呢?超级容易。

使用 TensorFlow 生成或裁剪图片

首先,向一个占位符赋值:

myimage = tf.placeholder("int32",[None,None,3])

使用裁剪操作来裁剪图像:

cropped = tf.slice(myimage,[10,0,0],[16,-1,-1])

最后,运行这个会话:

result = sess.run(cropped, feed\_dict={slice: myimage})

然后,你就能看到使用 matplotlib 处理过的图像了。

这是整段代码:

import tensorflow as tf
import matplotlib.image as img
import matplotlib.pyplot as plot
myfile = "likegeeks.png"
myimage = img.imread(myfile)
slice = tf.placeholder("int32",[None,None,3])
cropped = tf.slice(myimage,[10,0,0],[16,-1,-1])
sess = tf.Session()
result = sess.run(cropped, feed_dict={slice: myimage})
plot.imshow(result)
plot.show()

是不是很神奇?

使用 TensorFlow 改变图像

在本例中,我们会使用 TensorFlow 做一下简单的转换。

首先,指定待处理的图像,并初始化 TensorFlow 变量值:

myfile = "likegeeks.png"
myimage = img.imread(myfile)
image = tf.Variable(myimage,name='image')
vars = tf.global_variables_initializer()

然后调用 transpose 函数转换,这个函数用来翻转输入网格的 0 轴和 1 轴。

sess = tf.Session()
flipped = tf.transpose(image, perm=[1,0,2])
sess.run(vars)
result=sess.run(flipped)

接着你就能看到使用 matplotlib 处理过的图像了。

import tensorflow as tf
import matplotlib.image as img
import matplotlib.pyplot as plot
myfile = "likegeeks.png"
myimage = img.imread(myfile)
image = tf.Variable(myimage,name='image')
vars = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
flipped = tf.transpose(image, perm=[1,0,2])
sess.run(vars)
result=sess.run(flipped)
plot.imshow(result)
plot.show()

以上例子都向你表明了使用 TensorFlow 有多么容易。


via: https://www.codementor.io/likegeeks/define-and-use-tensors-using-simple-tensorflow-examples-ggdgwoy4u

作者: LikeGeeks 译者: ghsgz 校对: wxy

本文由 LCTT 原创编译, Linux中国 荣誉推出

作者:Linux.中国 - 开源中文社区
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原文地址:TensorFlow 的简单例子, 感谢原作者分享。

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