Теперь, когда вы получше узнали TensorFlow, пора приступить к работе с ним и установить библиотеку. Важно знать, что TensorFlow предоставляет API для Python, C ++, Haskell, Java, Go, Rust. Также существует сторонний пакет для R.
Читайте также Часть 1: тензоры и векторы
После прочтения этого туториала вы сможете скачать версию TensorFlow, которая позволит вам написать код для проекта по глубокому обучению на Python. На странице установки TensorFlow представлены некоторые из наиболее распространенных способов установки (и советы по ним) с использованием virtualenv, pip, Docker, а также несколько других способов инсталляции.
Примечание. Если вы работаете на Windows, можно установить TensorFlow с помощью Conda. Однако, поскольку существует сообщество для помощи при инсталляции TensorFlow, лучше изучить официальные инструкции по установке.
Проверим, что TensorFlow установлен корректно. Для этого его нужно импортировать в рабочую область под названием tf:
import tensorflow as tf
Обратите внимание, что название, использованное в данной строчке кода, является своего рода соглашением. Оно общепринято как в сообществе разработчиков, использующих TensorFlow в своих проектах Data Science, так и в TensorFlow-проектах с открытым исходным кодом.
Начало работы с TensorFlow
Обычно TensorFlow-программы запускаются блоками. На первый взгляд это противоречит принципам программирования на Python. Однако, если вы хотите, можно также использовать интерактивные сессии TensorFlow, в которых работа с библиотекой идет более тесно. Это особенно удобно, если вы уже работали с IPython.
В этом туториале мы рассмотрим второй вариант: это поможет вам изучить глубокое обучение в TensorFlow. Но прежде чем перейти к сложным задачам, давайте сначала попробуем решить несколько примитивных.
Во-первых, импортируйте библиотеку tensorflow под названием tf, как было показано в предыдущем разделе. Затем инициализируйте две переменные-константы. Подайте массив из четырех чисел в функцию constant().
Обратите внимание, что можно также подать целое число, но чаще всего вы будете работать с массивами. Как вы увидели во введении, тензоры — это и есть массивы! Так что убедитесь, что передаете массив. Затем можно использовать multiply() для перемножения двух переменных. Сохраните результат в переменной result. Окончательно, выведите результат с помощью функции print().
# Import `tensorflow` import tensorflow as tf # Initialize two constants x1 = tf.constant([1,2,3,4]) x2 = tf.constant([5,6,7,8]) # Multiply result = tf.multiply(x1, x2) # Print the result print(result)
Обратите внимание, что для запуска интерактивной сессии можно использовать нижеследующий код. Запустите result и автоматически закройте сессию после вывода output:
# Import `tensorflow` import tensorflow as tf # Initialize two constants x1 = tf.constant([1,2,3,4]) x2 = tf.constant([5,6,7,8]) # Multiply result = tf.multiply(x1, x2) # Initialize Session and run `result` with tf.Session() as sess: output = sess.run(result) print(output)
В этих блоках вы только что определили сессию по умолчанию, но можно и задавать параметры. Например, можно указать аргумент config и затем использовать буфер протокола ConfigProto для добавления параметров конфигурации сессии.
Например, если добавить
config= tf.ConfigProto (log_device_placement = True)
к сессии, вы убедитесь, что зарегистрировали устройство GPU или CPU, назначенное для этой операции. Затем вы получите информацию о том, какие устройства используются в сессии для каждой операции. Если вы используете мягкие ограничения для размещения устройств, можно использовать следующую конфигурацию сессии:
congif= tf.ConfigProto (allow_soft_placement = True)
Теперь, когда вы установили и импортировали TensorFlow в рабочую область, а также изучили основы работы с пакетом, отложим ненадолго эти знания и обратимся к данным. Как и всегда, прежде чем приступать к моделированию нейронной сети, нужно внимательно изучить свои данные и понять их структуру.
В следующей части — работа с данными в TensorFlow.
