在实现机器学习算法之前，让我们先熟悉如何使用 TensorFlow。

让我们做一个思想实验，看看在没有方便的计算库写 Python 代码会发生什么。假设你是一位私人企业主，负责跟踪你的产品的销售流程。你的库存包含 100 个不同的商品，你将所有商品的价格表示为一个向量 prices。另一个 100 维的向量 amonuts 是每件商品的数目。可以编写一个不导入任何库的 Python 代码来计算销售所有商品的收入。

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revenue = 0
for price, amount in zip(prices, amounts):
    revenue += price * amount

仅仅计算两个向量的内积（点积）就需要这么多的代码。可以想象更复杂的东西（如，求解线性方程组或计算两个向量间的距离）需要的代码就更多了。

安装 TensorFlow 时，还会同时安装一个名为 NumPy 众所周知的健壮的 Python 库，该库有助于 Python 中数学操作。

下面代码片段展示了如何使用 NumPy 简洁地编写相同的内积代码。

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import numpy as np
revenue = np.dot(prices, amounts)

Python 是一种简洁的语言。这意味着这里不会有一大页一大页的神秘代码。另一方面，这也意味着在每行代码后面都会发生很多事情。

机器学习算法需要很多的数学运算。通常算法可以归结为简单函数的组合，它们迭代直至收敛。当然，你可以使用标准编程语言来执行这些步骤，但编写可管理和高性能代码的秘密是使用一个编写良好的库，如 TensorFlow。

TensorFlow 官方库参考手册

包含多种语言的 API 文档请参考TensorFlow API Documentation

因为机器学习依赖于数学公式，所以这里主要讲如何使用 TensoFlow 进行计算。这里的重点完全是关于如何使用 TensorFlow，而不是机器学习。

在后面，我们将使用 TensorFlow 的旗舰功能，这些功能对于机器学习至关重要。包括将计算表示为数据流图、设计和执行分离、部分子图计算和自动微分。无需多言，让我们开始吧！

在开始之前，请依据需求参考官网安装说明安装 TensorFlow。

通过运行以下脚本导入 TensorFlow：

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import tensorflow as tf

如果 Python 解释器没有报错，那么我们让准备开始使用 TensorFlow！

坚持 TensorFlow 约定

TensorFlow 通常以 tf 为限定名称导入。使用 tf 对 TensorFlow 进行限定是与其他开发人员和开源 TensorFlow 项目保持一致的好主意。

表示张量（tensor）

既然我们已经知道了如何将 TensorFlow 导入 Python 源文件，那么让我们开始使用它吧！描述现实世界中对象的一种方便方法是列出对象的属性或特性。例如，你可以按颜色、型号、发动机类型、里程等描述汽车。特征的有序列表称为特征向量（feature vector），这正是我们用 TensorFlow 代码中所表示的。

特征向量是机器学习中最有用的概念之一，因为它们的简单性（只是一个数字列表）。每个数据项通常由一个特征向量组成，而一个好的数据集有成百上千个这样的特征向量。毫无疑问，你经常会同时处理多个向量。一个矩阵可以简洁地表示一个向量列表，其中矩阵的每一列都是一个特征向量。

在 TensorFlow 中表示矩阵的语法是向量的向量，每个向量的长度相同。下图是一个两行三列矩阵的例子，注意，这是一个包含两个元素的向量，每个元素对应于矩阵的一行。

我们通过指定行和列的索引来访问矩阵中的元素。例如，第一行、第一列表示第一个左上角的元素。有时使用超过 2 个索引也是很方便的，如当涉及彩色图片时，我们使用红/绿/蓝通道而不是行列来描述像素。张量是矩阵的一种泛化，可以用任意数量的索引来指定一个元素。

张量是更多层的嵌套向量。例如，2×3×2 的张量是 [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [ 11, 12]]]，它可以被认为是两个大小为 3×2 的矩阵构成。因此，我们说这个张量的秩为 3。一般来说，张量的秩是指定一个元素所需的索引的数量。TensorFlow 中的机器学习算法作用于张量，因此真正理解如何使用它们非常重要。

很容易在表示张量的方法上迷路。下面的代码片段试图用三种方法表示相同的 2×3 矩阵。该矩阵表示两个维度的两个特征向量。

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import tensorflow as tf
import numpy as np 

m1 = [[1.0, 2.0],
    [3.0, 4.0]] 

m2 = np.array([[1.0, 2.0],
    [3.0, 4.0]], dtype=np.float32) 

m3 = tf.constant([[1.0, 2.0],
    [3.0, 4.0]]) 

print(type(m1)) 
print(type(m2)) 
print(type(m3)) 

t1 = tf.convert_to_tensor(m1, dtype=tf.float32) 
t2 = tf.convert_to_tensor(m2, dtype=tf.float32) 
t3 = tf.convert_to_tensor(m3, dtype=tf.float32) 

print(type(t1)) 
print(type(t2)) 
print(type(t3)) 

• #A我们将在 TensorFlow 中使用 NumPy 数组
• #B以 3 中不同的方式定义了 2×2 矩阵
• #C打印每个矩阵的类型
• #D将不同类型的矩阵转换为张量对象
• #E类型将会相同

第一个变量（m1）是一个列表，第二个变量（m2）是 NumPy 中的 ndarray，最后一个变量（m3）是我们使用 tf.constant 初始化的 TensorFlow 常量 Tensor 对象。

TensorFlow 中的所有运算符（例如负数）都是为张量对象而设计的。tf.convert_to_tensor(...) 是一个方便的函数，能够确保我们处理张量而不是其他类型。实际上，即使忘记了使用，TensorFlow 中的大多数函数也已经（冗余地）执行了此函数。使用 tf.convert_to_tensor(...) 是可选的，在这里展示它有助于揭开整个库处理隐式类型系统的神秘面纱。之前的代码片段输出以下结果三次：

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<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>

让我们再看看代码中定义张量。导入 TensorFlow 库后，我们可以使用 tf.constant 运算符，如下所示。这里有几个不同维度的不同张量。

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import tensorflow as tf

m1 = tf.constant([[1., 2.]]) 

m2 = tf.constant([[1], [2]]) 

m3 = tf.constant([[[1,2], [3,4], [5,6]], [[7,8], [9,10], [11,12]]]) 

print(m1) 
print(m2) 
print(m3) 

• #A 定义一个 2×1 的矩阵
• #B 定义一个 1×1 的矩阵
• #C 定义一个秩为 3 的张量
• #D 打印张量

运行代码产生以下输出：

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Tensor("Const:0", shape=(1, 2), dtype=float32)
Tensor("Const_1:0", shape=(2, 1), dtype=int32)
Tensor("Const_2:0", shape=(2, 3, 2), dtype=int32)

从输出中可以看出，每个张量都由恰当命名的 Tensor 对象表示。每个 Tensor 对象都有唯一的标签（名称）、维度（形状）以及数据类型（dtype）。由于我们没有明确提供名称，库自动生成名称：Const：0、Const_1：0 和 Const_2：0。

张量类型

请注意，m1 的每个元素都以小数点结尾。使用小数点可以告诉 Python，元素的数据类型不是整数，而是浮点数。我们可以向 TensorFlow 传入明确的 dtype 值，就像NumPy数组一样。

TensorFlow 还自带一些简单张量的便捷的构造函数。例如，tf.zeros(shape) 创建一个张量，其中所有值都初始化为指定形状的 0。类似地，tf.ones(shape) 创建一个指定形状的张量，其中所有值初始化为 1。 shape 参数是一个类型为 int32 的 1 维（1D）张量（即，整数列表），用来描述张量的维度。

练习 将一个 500×500 张量的所有元素初始化为 0.5。

答案 tf.ones([500, 500])*0.5

创建操作符

现在我们已经有几个可使用的张量了，我们可以应用更多有趣的操作符了（如，加法或乘法）。让我们从简单开始，对 m1 张量进行一个负操作（op， operation 的缩写）。

负矩阵将正数转换为相同幅度的负数，反之亦然。负操作是最简单的操作之一。如下面代码片段所示，负操作只需一个张量作为输入，并产生一个张量，其中每个元素都是相反的。

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import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1, 2]]) 
neg_x = tf.negative(x) 
print(neg_x) 

• #A 定义一个任意张量
• #B 对张量取负
• #C 打印对象

题外话 定义一个操作，例如负操作，与运行它不同。到目前为止，你已经学会定义操作。在下一节中，你将评估（或运行）它们以计算它们的值。

代码生成以下输出：

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Tensor("Neg:0", shape=(1, 2), dtype=int32)

注意，输出并不是 [[ - 1, -2]]。这是因为我们打印的是负操作的定义，而不是负操作的实际运行结果。打印输出显示我们负操作是一个带名称、形状和数据类型的 Tensor 类。该名称已被自动分配，但在使用 tf.negative时，也可以显式地提供该名称。类似地，形状和数据类型可以从我们传入的 [[1, 2]] 推断出来。

有用的 TensorFlow 操作符

官方文件仔细列出了所有可用的数学运算。
常用操作符包括：
tf.add(x, y) → 两个相同类型的张量相加，x + y
tf.subtract(x, y) → 两个相同类型的张量相减，x - y
tf.multiply(x, y) → 两个张量逐元素相乘
tf.pow(x, y) → 逐元素求幂
tf.exp(x) → 等价于 pow(e, x)，其中 e 是欧拉数（2.718…）
tf.sqrt(x) → 等价于 pow(x, 0.5)
tf.div(x, y) → 两个张量逐元素相除
tf.truediv(x, y) → 与 tf.div 相同，只是将参数强制转换为 float
tf.floordiv(x, y) → 与 truediv 相同，只是将结果舍入为整数
tf.mod(x, y) → 逐元素取余

练习 使用我们迄今所学的 TensorFlow 运算符产生高斯分布（也称为正态分布）。

答案 大多数数学表达式（如，*、-、+ 等）都是 TensorFlow 等价操作符的快捷方式，以便能够简洁的书写。高斯函数包含多种操作符，因此使用简写方式更为简洁，答案如下所示：

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from math import pi

mean = 0.0
sigma = 1.0

(tf.exp(tf.negative(tf.pow(x – mean, 2.0) /
    (2.0 * tf.pow(sigma, 2.0) ))) * 
    (1.0 / (sigma * tf.sqrt(2.0 * pi) )))

使用会话（session）执行操作符

会话是描述应该如何运行代码的软件系统环境。在 TensorFlow 中，会话设置硬件设备（如 CPU 和 GPU）之间的通信方式。这样，你可以设计你的机器学习算法而无需担心对硬件进行微管理。你可以配置会话以更改其行为，而不必更改机器学习代码。

要执行操作并检索其计算值，TensorFlow 需要一个会话。只有注册的会话才可以填充张量对象的值。为此，必须使用 tf.Session() 创建一个会话类并告诉它运行运算符（下面代码片段）。结果是可用于进一步计算的值。

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import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1., 2.]]) 
neg_op = tf.negative(x) 

with tf.Session() as sess: 
    result = sess.run(neg_op) 

print(result) 

• #A 定义一个任意张量
• #B 在其上执行负操作
• #C 开始一个会话以使能运行负操作
• #D 告诉会话评估负矩阵
• #E 打印结果

恭喜！你刚刚编写了你的第一个完整的 TensorFlow 代码。虽然它所做的只是在矩阵上执行负操作来生成 [[-1, -2]]，但核心开销和框架与 TensorFlow 中的其他所有内容一样。会话不仅配置了在计算机上计算代码的位置，而且还设计了如何布局计算以便并行化。

代码性能似乎有点慢

你可能已经注意到，运行你的代码需要比预期要多几秒钟。TensorFlow 需要几秒钟来计算一个小小矩阵，这可能显得不太对劲。但是，为了优化库以实现更大更复杂的计算，需要进行大量的预处理。

每个 Tensor 对象都有一个 eval() 函数来评估定义其值的数学运算。但是，eval() 函数需要为库定义一个会话对象，以便了解如何最好地利用底层硬件。在上述代码中，我们使用了 sess.run(...)，这相当于在会话上下文中调用 Tensor 的 eval() 函数。

当通过交互式环境（用于调试或演示目的）运行 TensorFlow 代码时，以交互模式创建会话通常更容易，会话是任何 eval() 调用的隐式部分。这样，会话变量不需要在整个代码中传递，这使得更容易关注算法的相关部分，如下面代码所示。

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import tensorflow as tf

sess = tf.InteractiveSession() 

x = tf.constant([[1., 2.]]) 
neg_x = tf.negative(x) 

result = neg_x.eval() 
print(result) 

sess.close() 

• #A 开始交互会话，使得 sess 变量不再需要在整个代码中传递
• #B 定义一些任意矩阵，并进行取负操作
• #C 现在可以评估负矩阵，而不必显式地指定会话
• #D 打印负矩阵
• #E 记得关闭会话，以释放资源

将代码理解为图

假设一位医生预测新生儿的预期体重为7.5磅。你想知道这与实际测量的重量有什么不同。。作为一个过度分析的工程师，你设计了一个函数来描述新生儿不同重量的可能性。例如，8 磅比 10 磅更可能。

你可以选择使用高斯概率分布函数。它将一个数字作为输入，并输出一个描述观察到的输入的概率。该函数始终在机器学习中显示，并且易于在 TensorFlow 中定义。它使用乘法、除法、减法和其他一些基本操作符。

将每个操作符都视为图中的一个节点。所以，只要你看到一个加号或其他任何数学概念，就把它看成是许多节点之一。这些节点之间的边代表数学函数的组成。具体来说，我们研究的负运算符是一个节点，且此节点的传入/传出边是张量变换的方式。张量（tensor）流过（flow）图，这就是为什么这个库被称为 TensorFlow ！

每个运算符（操作符）都是一个强类型函数，它可以获取具有某种维度的输入张量并生成相同维度的输出张量。下图是使用 TensorFlow 设计高斯函数的一个例子，它被表示为一个图，其中操作符是节点，边是它们如何交互。整体而言，该图表示复杂的数学函数（高斯函数）。图表的小部分表示简单的数学概念，例如取负或倍增。

TensorFlow 算法易于可视化。它们可以简单地通过流程图来描述。这种流程图的技术术语是数据流图（dataflow graph）。数据流图中的每个箭头都称为边。另外，数据流图的每个状态都称为节点。会话的目的是将 Python 代码解释为数据流图，然后将图的每个节点的计算与 CPU 或 GPU 相关联。

会话配置

也可以给 tf.Session 传递选项。例如，TensorFlow 依据最佳方式自动给 CPU 或 GPU 设备分配操作（具体取决于可用的设备）。我们可以在创建一个会话时传递一个额外的选项 log_device_placements = True，如下面代码片段所示，它将展示计算在硬件上的确切发生的位置。

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import tensorflow as tf

x = tf.constant([[1., 2.]]) 
neg_x = tf.negative(x) 

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess: 
    result = sess.run(neg_x) 

print(result) 

• #A 定义一个矩阵并取负
• #B 开始一个会话，指定配置传入构造器以启用日志记录
• #C 评估负矩阵
• #D 打印结果

这会输出关于每个操作在会话中使用哪些 CPU/GPU 设备的信息。例如，运行代码会产生如下输出：

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Device mapping:

Neg: (Neg): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0

Neg: (Neg)/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0

Const: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0

Const: (Const)/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0

会话在 TensorFlow 代码中非常重要。你需要调用一个会话来实际”运行“数学。下图展示了 TensorFlow 上的不同组件如何与机器学习管道交互。会话不仅运行图操作，还可以将占位符、变量和常量作为输入。到目前为止，我们已经使用了常量，但在后面，我们将开始使用变量和占位符。以下是这三种类型的值的简述。

• 占位符

  未赋值的值，但无论它在何处运行，都将由会话初始化。通常，占位符是模型的输入和输出。

• 变量

  可以更改的值，例如机器学习模型的参数。变量必须由会话初始化，然后才能使用。

• 常量

  不会更改的值，例如超参数或设置项。

整个 TensorFlow 机器学习管道遵循上图的流程。TensorFlow 中的大部分代码都是关于设置图和会话的。一旦你设计了一个图并连接会话来执行它，你的代码就可以使用了！

在 Jupyter 中编写代码

由于 TensorFlow 首先是一个 Python 库，我们应该充分利用 Python 的解释器。Jupyter 是一个成熟的语言交互环境。它是一个网页应用程序，可以优雅地显示计算结果，以便与其他人共享带注释的交互式算法，以教授技术或演示代码。

你可以与其他人分享你的 Jupyter notebooks、交换想法并下载其他人的 notebook，以了解他们的代码。请参阅Installing Jupyter 以安装 Jupter。

从新终端中，将目录更改为想要练习 TensorFlow 代码的位置，然后启动 notebook 服务器。

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cd <to your TensorFlow stuff>
jupter notebook

运行先前的命令应该启动一个带有 Jupyter notebook 仪表板的新浏览器窗口。如果窗口没有自动打开，可以从任何浏览器手动导航到 http://localhost:8888 。

单击右上角标记为 New 的下拉菜单，在 Notebook 下，选择 Python 3，创建一个新 Notebook。这将创建一个名为 Untitled.ipynb 的新文件，可以立即通过浏览器界面开始编辑该文件。可以通过单击当前标题来更改该 Notebook 的名称，如可设为 TensorFlow Example Notebook。

Jupyter Notebook 中的所有内容都是独立的代码或文本块，被称为单元格（cell）。它们有助于将一长段代码分成可管理的代码片段和文档。可以单独运行单元格，也可以选择按顺序一次运行所有内容。有三种常用的运行单元格的方法：

1. 在单元格上按下 Shift + Enter，执行单元格并高亮下一个单元格。
2. 按下 Ctrl + Enter，执行单元格后将光标保持在当前单元格上。
3. 按下 Alt + Enter，将执行单元格，然后在下面插入一个新的空单元格。

可以通过单击工具栏中的下拉菜单来更改单元格类型，如下图所示。或者，可以按 ESC 离开编辑模式，使用箭头键突出显示一个单元格，然后按 Y 键将其更改为编码模式或按 M 进入 markdown 模式。

最后，我们可以创建一个 Jupyter Notebook，通过交错代码和文本单元格来优雅地演示一些 TensorFlow 代码。

使用变量

使用 TensorFlow 常量是一个好的开始，但大多数有趣的应用都需要更改数据。例如，神经科学家可能对使用传感器检测神经活动感兴趣。神经活动的峰值可能是一个随时间变化的布尔变量。为了在 TensorFlow 中捕获该值，可以使用 Variable 类来表示一个值随时间变化的节点。

在机器学习中使用 Variable 的例子

找出能够最佳拟合多个点的方程是一个经典的机器学习问题。本质上，该算法从少数几个数字为特征（如，斜率、y 轴截距）的方程开始初始猜想，随着时间的推移，该算法不断为这些数字产生更好的猜测，这些数字也被称为参数。
到目前为止，我们只是在操纵常量。只有常量的程序对于实际应用来说并不是那么有趣，所以 TensorFlow 允许使用更丰富的工具，如变量，这些变量是可随时间变化值的容器。机器学习算法更新模型的参数，直到找到每个变量的最优值。在机器学习的世界中，参数波动直到最终稳定下来是很常见的，这使得变量成为他们优秀的数据结构。

下面的代码是一个简单的 TensorFlow 程序，演示了如何使用变量。当连续数据突然增加时，它会更新一个变量。考虑记录一段时间内神经元活动的测量结果。这段代码可以检测神经元活动突然发生的时间。

TensorFlow 允许我们使用 tf.InteractiveSession() 来声明一个会话。当你声明一个交互式会话时，TensorFlow 函数不需要 session 属性，它会使 Jupyter Notebook 中的编码更容易。

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import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession() 

raw_data = [1., 2., 8., -1., 0., 5.5, 6., 13] 
spike = tf.Variable(False) 
spike.initializer.run() 

for i in range(1, len(raw_data)): 
    if raw_data[i] - raw_data[i-1] > 5:
        updater = tf.assign(spike, True) 
        updater.eval() 
    else:
        tf.assign(spike, False).eval()
    print("Spike", spike.eval())

sess.close() 

• #A 开始交互会话，使得 sess 变量不再需要在整个代码中传递
• #B 假设我们的初始数据是这样的
• #C 创建一个布尔变量 spike，用于检测数据的突增
• #D 所有的变量都需要初始化
• #E 遍历数据（跳过第一个数据），当有突增时更新 spike 变量
• #F 通过使用 tf.assign(<var name>, <new value>) 给变量分配一个新的值来更新变量，评估变量看看是否有改变
• #G 当不再使用会话时，记得关闭它

运行结果，如下所示：

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Spike False
Spike True
Spike False
Spike False
Spike True
Spike False
Spike True

保存与加载变量

想象一下，编写一个代码块，但你想单独测试其中一小部分。在复杂的机器学习情况下，在已知检查点保存和加载数据使调试代码更得更容易。TensorFlow 提供了一个优雅的接口来保存和加载变量值到磁盘。

修改在上节中创建的代码，将 spike 数据保存到磁盘，以便可以将其加载到其他位置。我们将会把 spike 变量从简单的布尔值更改为捕获峰值历史数据的布尔值矢量。请注意，我们将明确地命名这些变量，以便稍后可以使用相同的名称加载它们。命名变量是可选的，但强烈建议使用，这会更好地组织代码。

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import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession() 

raw_data = [1., 2., 8., -1, 0., 5.5, 6., 13] 
spikes = tf.Variable([False] * len(raw_data), name='spikes') 
spikes.initializer.run() 

saver = tf.train.Saver() 

for i in range(1, len(raw_data)): 
    if raw_data[i] - raw_data[i-1] > 5: 
        spikes_val = spikes.eval() 
        spikes_val[i] = True 
        updater = tf.assign(spikes, spikes_val) 
        updater.eval() 

save_path = saver.save(sess, "./spikes.ckpt") 
print("spikes data svaed in file: {}".format(save_path)) 

sess.close()

• #A 启用交互会话
• #B 假设我们的数据是这样的
• #C 定义布尔向量 spikes，以定位突增
• #D 别忘了初始化变量
• #E saver 操作符将会保存和重载变量。如果没有向构造器中传入字典，则会保存当前程序中的所有变量
• #F 遍历数据（跳过第一个数据），当有突增时更新 spike 变量
• #G 使用 tf.assign 更新变量
• #H 别忘了实际评估 updater，否则 spikes 不会更新
• #I 将变量保存到硬盘
• #J 打印保存变量的路径

你会注意到在源代码的同一目录中生成了一些文件，要检索这些数据，可以使用 saver 的 restore 函数，如下所示。

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import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

spikes = tf.Variable([False]*8, name='spikes') 

saver = tf.train.Saver() 

saver.restore(sess, "./spikes.ckpt") 
print(spikes.eval()) 

sess.close()

• #A 创建一个与保存的变量具有相同大小和名字的变量
• #B 不再需要初始化，因为会直接载入
• #C 创建 saver 操作符，以重载数据
• #D 从文件中导入数据
• #E 打印导入的数据

使用 TensorBoard 可视化数据

在机器学习中，最耗时的部分通常不是编程，而是等待代码完成运行。例如，有一个名为 ImageNet 的著名数据集，其中包含超过 1400 万个用于机器学习环境的图像。有时可能需要几天或几周才能完成使用大型数据集的算法的训练。TensorFlow 附带一个名为 TensorBoard 的便捷仪表板，用于快速浏览图中每个节点的值如何变化。这样，你就可以直观地了解代码的执行情况。

让我们看看我们如何在实际的例子中将变化趋势可视化。在下一节中，我们将在 TensorFlow 中实现移动平均（moving-average）算法，然后，我们将在 TensorBoard 中仔细跟踪我们关心的用于可视化的变量。

实现移动平均

在本节中，你将使用 TensorBoard 来可视化数据是如何变化的。假设你有兴趣计算某公司的平均股价。通常情况下，计算均值只是将所有值加起来除以所看到的总数，$Mean=(x_1 + x_2 + ... + x_n) / n$。当总数未知时，可以使用一种称为指数平均（exponential averaging）的技术来估计未知数量数据点的均值。指数平均算法将当前估算的均值当作一个函数，该函数将先前估算的均值和当前值作为输入。

更简洁地说，$Avg_t = f(Avg_{t-1}, x_t) = (1 - \alpha)Avg_{t-1} + \alpha x_t$。α（alpha）是要调节的参数，表示近期值在计算平均值时的强度。α 值越高，计算出的平均值就会与先前估计的平均值相差很大。

在编写代码时，最好考虑在每次迭代中发生的主要计算部分。在本例中，每次迭代将计算 $Avg_t = (1 - \alpha) Avg_{t-1} + \alpha x_t$。因此，我们可以设计一个 TensorFlow 运算符，它将完全按照公式执行。要实际运行这段代码，我们必须预定义 alpha，curr_value 和 prev_avg。

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update_avg = alpha * curr_value + (1 - alpha) * prev_avg 

• #A alpha 是 tf.constant、curr_value 是占位符、prev_avg 是变量

我们稍后将定义未定义的变量。我们这样编写代码的原因是，通过首先定义接口，迫使我们实现外围代码以满足接口。让我们直接跳到会话部分，看看我们的算法应该如何运行。下面代码设置了主循环，并在每次迭代中调用 update_avg 运算符。update_avg 运算符取决于使用 feed_dict 参数提供的 curr_value。

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raw_data = np.random.normal(10, 1, 100)

with tf.Session() as sess:
	for i in range(len(raw_data)):
		curr_avg = sess.run(update_avg, feed_dict={curr_value:raw_data[i]}
		sess.run(tf.assign(prev_avg, curr_avg))

总体情况很清楚，因为所有剩下要做的就是写出未定义的变量。让我们填补空白，实现 TensorFlow 代码。

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import tensorflow as tf
import numpy as np

raw_data = np.random.normal(10, 1, 100) 

alpha = tf.constant(0.05) 
curr_value = tf.placeholder(tf.float32) 
prev_avg = tf.Variable(0.) 
update_avg = alpha * curr_value + (1 - alpha) * prev_avg

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(len(raw_data)): 
        curr_avg = sess.run(update_avg, feed_dict={curr_value: raw_data[i]})
        sess.run(tf.assign(prev_avg, curr_avg))
        print(raw_data[i], curr_avg)

• #A 创建 100 个均值为 10 标准差为 1 的元素
• #B 定义 alpha 为常量
• #C 占位符就像一个变量，但值从会话中注入
• #D 初始化先前平均值为 0
• #E 一个接一个的更新平均值

移动平均的可视化

现在我们已经有一个移动平均算法的实现，让我们用 TensorBoard 可视化结果。使用 TensorBoard 进行可视化通常是分为两步。

1. 首先，你必须选择出你真正关心的节点，使用 summary 操作进行标记。
2. 然后，对它们调用 add_summary 来对将要写入磁盘的数据进行排队。

例如，假设我们有一个 img 占位符和一个 cost 操作符，如下面代码所示。你可以标记每个人（通过给他们一个名字，如 img 或 cost），以便它们能够在 TensorBoard 中可视化。我们将采用移动平均做类似的事情。

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img = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 3])
cost = tf.reduce_sum(...)

my_img_summary = tf.summary.image("img", img)
my_cost_summary = tf.summary.scalar("cost", cost)

更一般地说，为了与 TensorBoard 进行通信，我们必须使用 summary 操作，它会生成一个由 SummaryWriter 来保存的更新到目录的序列化字符串。每当从 SummaryWriter 调用 add_summary 方法时，TensorFlow 都会将数据保存到磁盘，以供 TensorBoard 使用。

警告 不要经常调用 add_summary 函数！虽然这样做会产生更高分辨率的变量可视化效果，但它会以更多计算和稍慢的学习为代价。

运行以下命令将会在与此源代码相同的文件夹中，创建一个名为 logs 的目录

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mkdir logs

运行 TensorBoard，将 logs 目录的位置作为参数传入：

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tensorboard --logdir=./logs

打开浏览器并导航到 http://<your PC name>:6006，这是 TensorBoard 的默认 URL。下面代码显示了如何将 SummaryWriter 连接到你的代码。运行它并刷新 TensorBoard 以查看可视化。

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import tensorflow as tf
import numpy as np

raw_data = np.random.normal(10, 1, 100)

alpha = tf.constant(0.05)
curr_value = tf.placeholder(tf.float32)
prev_avg = tf.Variable(0.)
update_avg = alpha * curr_value + (1 - alpha) * prev_avg

avg_hist = tf.summary.scalar("running_average", update_avg) 
value_hist = tf.summary.scalar("incoming_values", curr_value) 
merged = tf.summary.merge_all() 
writer = tf.summary.FileWriter("./logs") 
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    for i in range(len(raw_data)):
        summary_str, curr_avg = sess.run([merged, update_avg], feed_dict={curr_value:
        raw_data[i]}) 
        sess.run(tf.assign(prev_avg, curr_avg))
        print(raw_data[i], curr_avg)
        writer.add_summary(summary_str, i) 

• #A 为均值创建 summary 节点
• #B 为所有值创建 summary 节点
• #C 合并 summary，以便一起运行
• #D 向 writer 传入 logs 目录
• #E 可选的，允许你在 TensorBoard 中可视化计算图
• #F 同时运行合并操作和 update_avg 操作
• #G 将 summary 添加到 writer

此外 启动 TensorBoard 之前，可能需要确保 TensorFlow 会话已结束。如果你重新运行上面的代码，则需要记住清除日志目录。