用 TensorFlow 1 在 Google Colab 上编程

Google Colab 是一个免费的云端 Jupyter 笔记本环境，可以用来进行数据科学、机器学习和深度学习等任务。在 Colab 上可以使用 TensorFlow 1 来进行机器学习任务，本篇文章将介绍如何使用 TensorFlow 1 在 Colab 上编程。

安装 TensorFlow 1

Colab 默认是安装 TensorFlow 2 的，如果需要使用 TensorFlow 1，可以先卸载 TensorFlow 2，再安装 TensorFlow 1。下面是卸载 TensorFlow 2 和安装 TensorFlow 1 的命令。

!pip uninstall tensorflow

!pip install tensorflow==1.15

导入 TensorFlow 1

在 Colab 上安装 TensorFlow 1 后，需要导入 TensorFlow 1。导入 TensorFlow 1 的代码如下。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这段代码将 TensorFlow 2 的行为禁用，使用 TensorFlow 1 的行为。

TensorFlow 1 的基本使用

使用 TensorFlow 1 的基本步骤如下：

1. 定义模型。
2. 定义损失函数。
3. 定义优化器。
4. 训练模型。

下面是一个简单的例子，使用 TensorFlow 1 来训练一个线性模型。

import numpy as np

# 生成数据
x_train = np.random.random((1000, 1))
y_train = 3 * x_train + np.random.random((1000, 1))

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1))
y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1))
k = tf.Variable(tf.zeros((1, 1)))
b = tf.Variable(tf.zeros((1,)))
y_pred = tf.matmul(x, k) + b

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(100):
        _, l = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: x_train, y_true: y_train})
        print("Step %d, loss: %.4f" % (i, l))

    k_value, b_value = sess.run([k, b])
    print("k: %.4f, b: %.4f" % (k_value[0, 0], b_value[0]))

总结

本篇文章介绍了如何在 Google Colab 上使用 TensorFlow 1 进行编程。步骤包括安装 TensorFlow 1、导入 TensorFlow 1 和 TensorFlow 1 的基本使用。在使用 TensorFlow 1 的时候需要注意行为和 TensorFlow 2 有所不同。