【深度学习】嘿马深度学习笔记第1篇：深度学习基本概要【附代码文档】

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本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基础 神经网络与tf.keras 1.3 Tensorflow实现神经网络 1.3.1 TensorFlow keras介绍 1.3.2 案例：实现多层神经网络进行时装分类 神经网络与tf.keras 1.4 深层神经网络 为什么使用深层网络 1.4.1 深层神经网络表示 卷积神经网络 3.1 卷积神经网络(CNN)原理 为什么需要卷积神经网络 原因之一：图像特征数量对神经网络效果压力 卷积神经网络 3.1 卷积神经网络(CNN)原理 为什么需要卷积神经网络 原因之一：图像特征数量对神经网络效果压力 卷积神经网络 2.2案例：CIFAR100类别分类 2.2.1 CIFAR100数据集介绍 2.2.2 API 使用 卷积神经网络 2.4 BN与神经网络调优 2.4.1 神经网络调优 2.4.1.1 调参技巧 卷积神经网络 2.4 经典分类网络结构 2.4.1 LeNet-5解析 2.4.1.1 网络结构 卷积神经网络 2.5 CNN网络实战技巧 2.5.1 迁移学习(Transfer Learning) 2.5.1.1 介绍 卷积神经网络 总结 每日作业 商品物体检测项目介绍 1.1 项目演示 商品物体检测项目介绍 3.4 Fast R-CNN 3.4.1 Fast R-CNN 3.4.1.1 RoI pooling YOLO与SSD 4.3 案例：SSD进行物体检测 4.3.1 案例效果 4.3.2 案例需求 商品检测数据集训练 5.2 标注数据读取与存储 5.2.1 案例：xml读取本地文件存储到pkl 5.2.1.1 解析结构

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感兴趣的小伙伴可以自取哦~

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深度学习

要求

• 熟练掌握机器学习基础,如分类、回归
• 熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用

目标

• 算法

  • 掌握神经网络的数学原理
  • 手动实现简单的神经网络结构

• 应用

  • 熟练掌握TensorFlow框架使用
  • 掌握神经网络图像相关案例

深度学习介绍

1.1 深度学习与机器学习的区别

学习目标

• 目标

  • 知道深度学习与机器学习的区别

• 应用

  • 无

1.1.1 区别

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1.1.1.1 特征提取方面

• 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识

• 深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型，不需要人工设计特征提取环节。

  深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言领域

1.1.1.2 数据量

机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度学习参数往往很庞大，需要通过大量数据的多次优化来训练参数。

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第一、它们需要大量的训练数据集

第二、是训练深度神经网络需要大量的算力

可能要花费数天、甚至数周的时间，才能使用数百万张图像的数据集训练出一个深度网络。所以以后

• 需要强大对的GPU服务器来进行计算
• 全面管理的分布式训练与预测服务——比如[谷歌 TensorFlow 云机器学习平台]( CPU 和 GPU

1.1.2 算法代表

• 机器学习

  • 朴素贝叶斯、决策树等

• 深度学习

  • 神经网络

深度学习的应用场景

学习目标

• 目标

  • 知道深度学习的主要应用场景

• 应用

  • 无

• 图像识别

  • 物体识别
  • 场景识别
  • 车型识别
  • 人脸检测跟踪
  • 人脸关键点定位
  • 人脸身份认证

• 自然语言处理技术

  • 机器翻译
  • 文本识别
  • 聊天对话

• 语音技术

  • 语音识别

1.2 深度学习框架介绍

学习目标

• 目标

  • 了解常见的深度学习框架
  • 了解TensorFlow框架

• 应用

  • 无

1.2.1 常见深度学习框架对比

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tensorflow的github：

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1.2.2 TensorFlow的特点

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官网：[

• 语言多样（Language Options）

  • TensorFlow使用C++实现的，然后用Python封装。谷歌号召社区通过SWIG开发更多的语言接口来支持TensorFlow

• 使用分发策略进行分发训练

  • 对于大型 ML 训练任务，分发策略 API使在不更改模型定义的情况下，可以轻松地在不同的硬件配置上分发和训练模型。由于 TensorFlow 支持一系列硬件加速器，如 CPU、GPU 和 TPU

• Tensorboard可视化

  • TensorBoard是TensorFlow的一组Web应用，用来监控TensorFlow运行过程
• 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署

一旦您训练并保存了模型，就可以直接在应用程序中执行它，或者使用部署库为其提供服务：

• [TensorFlow 服务]( HTTP/REST 或 GRPC/协议缓冲区提供服务的 TensorFlow 库构建。
• [TensorFlow Lite]( 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和嵌入式系统上部署模型的能力。
• [tensorflow.js]( JavaScript 环境中部署模型，例如在 Web 浏览器或服务器端通过 Node.js 部署模型。TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 Kera 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。

1.2.3 TensorFlow的安装

安装 TensorFlow在64 位系统上测试这些系统支持 TensorFlow：

• Ubuntu 16.04 或更高版本
• Windows 7 或更高版本
• macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支持 GPU）

进入虚拟环境当中再安装。刚开始的环境比较简单，只要下载tensorflow即可

• 环境包：

安装较慢，指定镜像源，请在带有numpy等库的虚拟环境中安装

• ubuntu安装

pip install tensorflow==1.12 -i 

• MacOS安装

pip install tensorflow==1.12 -i 

注：如果需要下载GPU版本的（TensorFlow只提供windows和linux版本的，没有Macos版本的）参考官网[

1、虚拟机下linux也是用不了GPU版本TensorFlow

2、本机单独的windows和本机单独的unbuntu可以使用GPU版本TensorFlow，需要安装相关驱动

1.2.4 Tenssorlfow使用技巧

• 使用**[tf.keras](
• tensorflow提供模型训练模型部署

TensorFlow介绍

说明TensorFlow的数据流图结构
应用TensorFlow操作图
说明会话在TensorFlow程序中的作用
应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作
应用Variable实现变量op的创建
应用Tensorboard实现图结构以及张量值的显示
应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载
应用tf.app.flags实现命令行参数添加和使用
应用TensorFlow实现线性回归

2.1 TF数据流图

学习目标

• 目标

  • 说明TensorFlow的数据流图结构

• 应用

  • 无

• 内容预览

  • 2.1.1 案例：TensorFlow实现一个加法运算

    • 1 代码
    • 2 TensorFlow结构分析
  • 2.1.2 数据流图介绍

2.1.1 案例：TensorFlow实现一个加法运算

2.1.1.1 代码

def tensorflow_demo():
    """
    通过简单案例来了解tensorflow的基础结构
    :return: None
    """
    # 一、原生python实现加法运算
    a = 10
    b = 20
    c = a + b
    print("原生Python实现加法运算方法1：\n", c)
    def add(a, b):
        return a + b
    sum = add(a, b)
    print("原生python实现加法运算方法2：\n", sum)

    # 二、tensorflow实现加法运算
    a_t = tf.constant(10)
    b_t = tf.constant(20)
    # 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
    # 更常用tensorflow提供的函数进行计算
    # c_t = a_t + b_t
    c_t = tf.add(a_t, b_t)
    print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)
    # 如何让计算结果出现？
    # 开启会话
    with tf.Session() as sess:
        sum_t = sess.run(c_t)
        print("在sess当中的sum_t:\n", sum_t)

    return None

注意问题：警告指出你的CPU支持AVX运算加速了线性代数计算，即点积，矩阵乘法，卷积等。可以从源代码安装TensorFlow来编译，当然也可以选择关闭

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

2.1.1.2 TensorFlow结构分析

TensorFlow 程序通常被组织成一个构建图阶段和一个执行图阶段。

在构建阶段，数据与操作的执行步骤被描述成一个图。

在执行阶段，使用会话执行构建好的图中的操作。

• 图和会话 ：

  • 图：这是 TensorFlow 将计算表示为指令之间的依赖关系的一种表示法
  • 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制
• 张量：TensorFlow 中的基本数据对象
• 节点：提供图当中执行的操作

2.1.2 数据流图介绍

<figure class="half">图片无法加载 图片无法加载</figure>
TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源框架。

节点（Operation）在图中表示数学操作，线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。

TensorFlow介绍

说明TensorFlow的数据流图结构
应用TensorFlow操作图
说明会话在TensorFlow程序中的作用
应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作
应用Variable实现变量op的创建
应用Tensorboard实现图结构以及张量值的显示
应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载
应用tf.app.flags实现命令行参数添加和使用
应用TensorFlow实现线性回归

2.2 图与TensorBoard

学习目标

• 目标

  • 说明图的基本使用
  • 应用tf.Graph创建图、tf.get_default_graph获取默认图
  • 知道开启TensorBoard过程
  • 知道图当中op的名字以及命名空间

• 应用

  • 无

• 内容预览

  • 2.2.1 什么是图结构

  • 2.2.2 图相关操作

    • 1 默认图
    • 2 创建图

  • 2.2.3 TensorBoard:可视化学习

    • 1 数据序列化-events文件
    • 2 启动TensorBoard

  • 2.2.4 OP

    • 1 常见OP
    • 2 指令名称

2.2.1 什么是图结构

图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据。

2.2.2 图相关操作

1 默认图

通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图。

查看默认图的两种方法：

• 通过调用tf.get_default_graph()访问 ，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可。
• op、sess都含有graph属性 ，默认都在一张图中

def graph_demo():
    # 图的演示
    a_t = tf.constant(10)
    b_t = tf.constant(20)
    # 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
    # 更常用tensorflow提供的函数进行计算
    # c_t = a_t + b_t
    c_t = tf.add(a_t, b_t)
    print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)

    # 获取默认图
    default_g = tf.get_default_graph()
    print("获取默认图：\n", default_g)

    # 数据的图属性
    print("a_t的graph:\n", a_t.graph)
    print("b_t的graph:\n", b_t.graph)
    # 操作的图属性
    print("c_t的graph:\n", c_t.graph)

    # 开启会话
    with tf.Session() as sess:
        sum_t = sess.run(c_t)
        print("在sess当中的sum_t:\n", sum_t)
        # 会话的图属性
        print("会话的图属性：\n", sess.graph)

    return None

2 创建图

• 可以通过tf.Graph()自定义创建图
• 如果要在这张图中创建OP，典型用法是使用tf.Graph.as_default()上下文管理器

def graph_demo():
    # 图的演示
    a_t = tf.constant(10)
    b_t = tf.constant(20)
    # 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
    # 更常用tensorflow提供的函数进行计算
    # c_t = a_t + b_t
    c_t = tf.add(a_t, b_t)
    print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)

    # 获取默认图
    default_g = tf.get_default_graph()
    print("获取默认图：\n", default_g)

    # 数据的图属性
    print("a_t的graph:\n", a_t.graph)
    print("b_t的graph:\n", b_t.graph)
    # 操作的图属性
    print("c_t的graph:\n", c_t.graph)

    # 自定义图
    new_g = tf.Graph()
    print("自定义图：\n", new_g)
    # 在自定义图中去定义数据和操作
    with new_g.as_default():
        new_a = tf.constant(30)
        new_b = tf.constant(40)
        new_c = tf.add(new_a, new_b)

    # 数据的图属性
    print("new_a的graph:\n", new_a.graph)
    print("new_b的graph:\n", new_b.graph)
    # 操作的图属性
    print("new_c的graph:\n", new_c.graph)

    # 开启会话
    with tf.Session() as sess:
        sum_t = sess.run(c_t)
        print("在sess当中的sum_t:\n", sum_t)
        # 会话的图属性
        print("会话的图属性：\n", sess.graph)
        # 不同的图之间不能互相访问
        # sum_new = sess.run(new_c)
        # print("在sess当中的sum_new:\n", sum_new)

    with tf.Session(graph=new_g) as sess2:
        sum_new = sess2.run(new_c)
        print("在sess2当中的sum_new:\n", sum_new)
        print("会话的图属性：\n", sess2.graph)

    # 很少会同时开启不同的图，一般用默认的图就够了
    return None

TensorFlow有一个亮点就是，我们能看到自己写的程序的可视化效果，这个功能就是Tensorboard。在这里我们先简单介绍一下其基本功能。

2.2.3 TensorBoard:可视化学习

TensorFlow 可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，TensorFlow提供了TensorBoard 可视化工具。

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实现程序可视化过程：

1 数据序列化-events文件

TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行，需要将数据生成一个序列化的 Summary protobuf 对象。

  
  
# 返回filewriter,写入事件文件到指定目录(最好用绝对路径)，以提供给tensorboard使用
  
  
tf.summary.FileWriter('./tmp/summary/test/', graph=sess.graph)

这将在指定目录中生成一个 event 文件，其名称格式如下：

events.out.tfevents.{timestamp}.{hostname}

2 启动TensorBoard

tensorboard  --logdir="./tmp/tensorflow/summary/test/"

在浏览器中打开 TensorBoard 的图页面 [127.0.0.1:6006](
<center>图片无法加载</center>

2.2.4 OP

2.2.4.1 常见OP

哪些是OP？

类型	实例
标量运算	add, sub, mul, div, exp, log, greater, less, equal
向量运算	concat, slice, splot, constant, rank, shape, shuffle
矩阵运算	matmul, matrixinverse, matrixdateminant
带状态的运算	Variable, assgin, assginadd
神经网络组件	softmax, sigmoid, relu,convolution,max_pool
存储, 恢复	Save, Restroe
队列及同步运算	Enqueue, Dequeue, MutexAcquire, MutexRelease
控制流	Merge, Switch, Enter, Leave, NextIteration

一个操作对象（Operation）是TensorFlow图中的一个节点, 可以接收0个或者多个输入Tensor, 并且可以输出0个或者多个Tensor，Operation对象是通过op构造函数（如tf.matmul()）创建的。

例如: c = tf.matmul(a, b) 创建了一个Operation对象，类型为 MatMul类型, 它将张量a, b作为输入，c作为输出,，并且输出数据，打印的时候也是打印的数据。其中tf.matmul()是函数，在执行matmul函数的过程中会通过MatMul类创建一个与之对应的对象

  
  
# 实现一个加法运算
  
  
con_a = tf.constant(3.0)
con_b = tf.constant(4.0)

sum_c = tf.add(con_a, con_b)

print("打印con_a：\n", con_a)
print("打印con_b：\n", con_b)
print("打印sum_c：\n", sum_c)

打印语句会生成：

打印con_a：
 Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)
打印con_b：
 Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)
打印sum_c：
 Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)

注意，打印出来的是张量值，可以理解成OP当中包含了这个值。并且每一个OP指令都对应一个唯一的名称，如上面的Const:0，这个在TensorBoard上面也可以显示

请注意，tf.Tensor 对象以输出该张量的 tf.Operation 明确命名。张量名称的形式为 "<OP_NAME>:"，其中：

• "<OP_NAME>" 是生成该张量的指令的名称
• "" 是一个整数，它表示该张量在指令的输出中的索引

2.2.4.2 指令名称

tf.Graph对象为其包含的 tf.Operation对象定义的一个命名空间。TensorFlow 会自动为图中的每个指令选择一个唯一名称，用户也可以指定描述性名称，使程序阅读起来更轻松。我们可以以以下方式改写指令名称

• 每个创建新的 tf.Operation 或返回新的 tf.Tensor 的 API 函数可以接受可选的 name 参数。

例如，tf.constant(42.0, name="answer") 创建了一个名为 "answer" 的新 tf.Operation 并返回一个名为 "answer:0" 的 tf.Tensor。如果默认图已包含名为 "answer" 的指令，则 TensorFlow 会在名称上附加 "1"、"2" 等字符，以便让名称具有唯一性。

• 当修改好之后，我们在Tensorboard显示的名字也会被修改

a = tf.constant(3.0, name="a")
b = tf.constant(4.0, name="b" )

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2.3 会话

学习目标

• 目标

  • 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值
  • 应用feed_dict机制实现运行时填充数据
  • 应用placeholder实现创建占位符

• 应用

  • 无

• 内容预览

  • 2.3.1 会话

    • 1 __init__(target='', graph=None, config=None)
    • 2 会话的run()
    • 3 feed操作

2.3.1 会话

一个运行TensorFlow operation的类。会话包含以下两种开启方式

• tf.Session：用于完整的程序当中

• tf.InteractiveSession：用于交互式上下文中的TensorFlow ，例如shell

• TensorFlow 使用 tf.Session 类来表示客户端程序（通常为 Python 程序，但也提供了使用其他语言的类似接口）与 C++ 运行时之间的连接

2 tf.Session 对象使用分布式 TensorFlow 运行时提供对本地计算机中的设备和远程设备的访问权限。

2.3.1.1 __init__(target='', graph=None, config=None)

会话可能拥有的资源，如 tf.Variable，tf.QueueBase和tf.ReaderBase。当这些资源不再需要时，释放这些资源非常重要。因此，需要调用tf.Session.close会话中的方法，或将会话用作上下文管理器。以下两个例子作用是一样的：

def session_demo():
    """
    会话演示
    :return:
    """

    a_t = tf.constant(10)
    b_t = tf.constant(20)
    # 不提倡直接运用这种符号运算符进行计算
    # 更常用tensorflow提供的函数进行计算
    # c_t = a_t + b_t
    c_t = tf.add(a_t, b_t)
    print("tensorflow实现加法运算：\n", c_t)

    # 开启会话
    # 传统的会话定义
    # sess = tf.Session()
    # sum_t = sess.run(c_t)
    # print("sum_t:\n", sum_t)
    # sess.close()

    # 开启会话
    with tf.Session() as sess:
        # sum_t = sess.run(c_t)
        # 想同时执行多个tensor
        print(sess.run([a_t, b_t, c_t]))
        # 方便获取张量值的方法
        # print("在sess当中的sum_t:\n", c_t.eval())
        # 会话的图属性
        print("会话的图属性：\n", sess.graph)

    return None

• target：如果将此参数留空（默认设置），会话将仅使用本地计算机中的设备。可以指定 grpc:// 网址，以便指定 TensorFlow 服务器的地址，这使得会话可以访问该服务器控制的计算机上的所有设备。
• graph：默认情况下，新的 tf.Session 将绑定到当前的默认图。
• config：此参数允许您指定一个 tf.ConfigProto 以便控制会话的行为。例如，ConfigProto协议用于打印设备使用信息

  
  
# 运行会话并打印设备信息
  
  
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
                                        log_device_placement=True))

会话可以分配不同的资源在不同的设备上运行。

/job:worker/replica:0/task:0/device:CPU:0

device_type：类型设备（例如CPU，GPU，TPU）

2.3.1.2 会话的run()

• run(fetches,feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)

  • 通过使用sess.run()来运行operation
  • fetches：单一的operation，或者列表、元组(其它不属于tensorflow的类型不行)

  • feed_dict：参数允许调用者覆盖图中张量的值，运行时赋值

    • 与tf.placeholder搭配使用，则会检查值的形状是否与占位符兼容。

使用tf.operation.eval()也可运行operation，但需要在会话中运行

  
  
# 创建图
  
  
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a * b

  
  
# 创建会话
  
  
sess = tf.Session()

  
  
# 计算C的值
  
  
print(sess.run(c))
print(c.eval(session=sess))

2.3.1.3 feed操作

• placeholder提供占位符，run时候通过feed_dict指定参数

def session_run_demo():
    """
    会话的run方法
    :return:
    """
    # 定义占位符
    a = tf.placeholder(tf.float32)
    b = tf.placeholder(tf.float32)
    sum_ab = tf.add(a, b)
    print("sum_ab:\n", sum_ab)
    # 开启会话
    with tf.Session() as sess:
        print("占位符的结果：\n", sess.run(sum_ab, feed_dict={a: 3.0, b: 4.0}))
    return None

请注意运行时候报的错误error:

RuntimeError：如果这Session是无效状态（例如已关闭）。
TypeError：如果fetches或者feed_dict键的类型不合适。
ValueError：如果fetches或feed_dict键无效或引用 Tensor不存在的键。