TensorFlow: Getting Started
Basic Usage
Install
- cuda 7.0 (gpu使いたい場合)
$ wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb" $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda $ sudo apt-get install
7.0でないと怒られた．というか今はcuda=7.0, cudnn=6.5 v2のみをサポートしているよう．
- tensorflow 6.0
$ sudo pip install "six==1.9.0" $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # versionは適宜変更
実際に使うまでの2 phases
- construction phase
- that assembles a graph
- execution phase
- uses a session to execute ops in the graph
Session
- Computational graphが実行される場所のようなもの
- graph上のオペレーション（演算）をデバイス(cpu, gpu)にマップする
Varialbe
- Stateを持つように扱える
- 詳細は，コード参照
- 普通はこっち (chainer varialbe にみえる)
- よく使うのは
- variable.eval(): 評価
- variable.value(): Tensor object
- variable.op: Operation
Fetches
- Fetchesはsess.run([fetche, ..])といれる．
- input: list of varialbe, then output: list of nparray
- input: variable, then output: np.type
Feeds
- sessの中でデータを関数に食わせるという意味でfeedだとおもう．
- tf.placeholder(...)を使う
- こっちはtheano function like
サンプルコードはここ
Graphの作り方は，Theanoに似ているかな．
Interactive Usage
ipythonで使う場合
- 1. interactive session
- 2. variable作る
- 3. variable.initializer.run()
- 4. varialbe.eval()
こんな感じで評価する（結構めんどい）
こうすることで，sessionの中で保持するvarialbeを保持する必要がなくなる
sess = tf.InteractiveSession() weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="weights") weights.initializer.run() weights.eval()
を使う，
