TensorFlow形成图

介绍

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google Brain团队开发，目的是为了方便开发者更加简单地构建机器学习模型。其中最明显的特点就是使用数据流图（Data Flow Graph）来表示计算，我们称之为TensorFlow图（TensorFlow Graph）。

TensorFlow图的作用

TensorFlow图是针对TensorFlow框架的一种编程范式，可用于实现深度学习神经网络。TensorFlow图构建出来的网络可以进行训练、验证和预测等操作，是深度学习应用的核心。TensorFlow图的另一大作用是可以方便开发者对网络进行可视化操作，因此开发者可以更加清晰地了解网络结构。

TensorFlow图的构造

TensorFlow图的构造可以分为两个步骤：先构造图，再执行图。图的构造可以使用TensorFlow的计算节点构造函数，比如tf.constant、tf.placeholder、tf.Variable等。这些函数可以创建TensorFlow计算节点，并将它们的输出与输入连接起来构成一张图。图构建完成后，我们就可以使用TensorFlow的session执行图。

下面是一个简单的例子展示如何通过代码创建一个简单的TensorFlow图：

import tensorflow as tf

# 创建两个常量
const1 = tf.constant(10)
const2 = tf.constant(20)

# 创建加法节点
add_node = tf.add(const1,const2)

# 创建session
session = tf.Session()

# 执行图
result = session.run(add_node)

# 打印结果
print(result)

上述代码中，tf.constant、tf.add分别代表创建常量和加法运算节点。最后通过tf.Session创建会话，通过session.run来执行图。

TensorFlow图的优化

在TensorFlow中，我们可以使用tf.Graph.get_operations()函数获取当前TensorFlow图中的所有操作节点，通过tf.Graph.get_operations()[x].inputs，tf.Graph.get_operations()[x].outputs我们可以获取操作节点的输入和输出，这样就能够计算一个TensorFlow图在运行时所需要的内存，从而进行图的优化。

另外，TensorFlow还提供了一种常用的优化手段——加入BatchNormalization层，来避免梯度消失和爆炸问题。BatchNormalization层可以通过以下代码加入到网络图中：

bnode = tf.contrib.layers.batch_norm(inputs, decay=0.99, center=True, scale=True, epsilon=1e-5, is_training=True)

这样可以有效地提高深度学习神经网络的训练效果，并降低了训练的难度。

总结

TensorFlow图是TensorFlow框架的核心，是构建深度学习神经网络的基础，也是TensorFlow可视化的重要途径。在构造TensorFlow图时，我们需要使用TensorFlow的计算节点构造函数创建TensorFlow图的节点，再通过TensorFlow的session来执行图。同时，我们可以优化TensorFlow图的训练效果，常用的优化方式是加入BatchNormalization层。