2.4 第一个TensorFlow示例
前面介绍了TensorFlow的系统框架和特点，下面通过一个简单的程序来直观感受TensorFlow的编写和运行。
2.4.1 典型应用
前面章节中介绍了一些最基础的TensorFlow程序，但是TensorFlow本身被设计用于分析大量的数据，极少用于常数的计算。一个典型的TensorFlow程序需要进行的步骤可以分为以下四步：加载训练数据、构建训练模型、进行数据训练、评估和预测。
对于这四大步骤，在TensorFlow的具体编程过程中可以细分为如下流程。
1．加载训练数据
数据是机器学习处理的对象，加载训练数据是机器学习的第一步，可以细分为如下流程。
（1）生成或导入样本数据集
所有的机器学习都是对数据的处理，依赖于样本数据集。
（2）归一化数据
导入的样本数据各种各样，一般来说都不符合TensorFlow希望处理的数据样式，所以需要转换数据格式以满足TensorFlow。大部分机器学习算法希望的输入样本数据是归一化数据。在TensorFlow中有对应的归一化数据处理函数，例如：
data= tf.nn.batch_norm_with_global_normalization()
（3）划分样本数据集为训练样本集和测试样本集
训练样本集用于机器学习过程中的模型训练，测试样本集用于对构建的机器学习模型进行测试。一般来说，这两个数据集包含不同的数据。
2．构建训练模型
构建训练模型是指构建TensorFlow中图的过程，涉及图中使用的所有变量以及运算规则，可以细分为如下流程。
（1）初始化超参数
在机器学习中经常要有一系列的常量参数，例如学习率、迭代次数或者其他固定参数，我们称之为超参数。一般情况下，我们会一次性初始化所有的机器学习参数，例如：
（2）初始化变量和占位符
机器学习的过程就是根据样本数据集不断优化权重值的过程。TensorFlow通过占位符设置数据节点，并在训练过程中调整这些变量的值。
TensorFlow中有常量节点、变量节点和占位符等，例如：
（3）定义模型结构
定义模型结构主要是针对数据设计或使用不同的机器学习算法，这部分也是我们后续讲解的重点，例如线性模型：
y = tf.matmul(W、 x_data) + b
（4）定义损失函数
损失函数指定预测值与实际值之间的差距。损失函数可以是TensorFlow实现的常见损失函数，也可以是自定义的函数。常见的损失函数有Sigmoid交叉熵、Softmax交叉熵等，例如线性模型中自定义的损失函数：
3．进行数据训练
TensorFlow中的数据训练是指使用训练集中的数据，对设计的模型图进行计算的过程，可以细化为以下流程。
（1）初始化模型
初始化模型主要完成对计算图的运算环境的初始化，包括创建计算图实例、对占位符等进行赋值，例如：
（2）加载数据并进行训练
训练的过程就是从样本数据中提取数据并在计算图中计算的过程，例如：
4．评估和预测
评估和预测是对机器学习模型学习效果的评价。一般通过对训练样本集和测试样本集的评估，确定学习模型是过拟合还是欠拟合，调优后进行发布和预测新的未知数据，可以细化为以下流程。
（1）评估机器学习模型
对机器学习模型的评估主要有平均准确率、识别的时间和loss下降变化等指标。
（2）调优超参数
大部分时候，我们会不断调整机器学习模型的超参数来重复训练模型，以获得效果最佳的学习模型。
（3）预测结果
机器学习模型的最终目的是预测新的未知数据的结果。
在后面的章节中，将针对这些过程进行讲解，构建自己的机器学习模型。
2.4.2 运行TensorFlow示例
前面我们讲解了一个典型应用所要进行的步骤，接下来运行TensorFlow官方提供的一个示例。TensorFlow示例代码同样在GitHub中进行了开源，TensorFlow 1.3及之前的版本都存放在tensorflow目录的examples子目录中，1.4及之后的版本就存放在单独的目录中
。我们下载了与TensorFlow版本一致的示例代码版本。
在官方示例代码中，有一个对MNIST数据集进行处理的示例。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，由美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology，NIST）提供，其训练集由250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%是人口普查局的工作人员。
下面以1.4版本的TensorFlow为例，讲解如何运行MINST的官方示例代码。
将下载的models文件解压，在其official\mnist目录下就是我们需要运行的代码。使用Spyder打开目录中的mnist.py文件。
直接运行该文件，会直接链接到https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/mnist/以下载运行所需的数据集。如果无法正常下载，可以手动链接到http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，下载以下四个文件：
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz
对于mnist.py文件也需要做相应的修改。一方面将数据来源修改为下载后保存到本地的地址，例如C:\mnist_data。另一方面，由于TensorFlow的可视化工具TensorBoard在Windows系统下有错误，因此只能正确读取C盘下的可视化文件，将过程记录文件也存储在C盘中，例如C:\log\mnist_model。对mnist.py的具体修改如下：
直接运行该文件，运行过程如图2.7所示。
图2.7 MNIST运行过程
在后续章节中将逐步讲解具体的代码实现。
为了更直观地看到TensorFlow的继续学习过程，TensorFlow自带了TensorBoard这一强大的可视化工具。针对该例，我们使用TensorBoard查看效果。
在Anaconda Prompt中启用TensorBoard，输入相应的命令，具体如下：
执行该命令后，就会出现正常启动的提醒信息，如下所示：
TensorBoard 0.4.0 at h ttp://USER-20151007LN:6006 (Press Ctrl+C to quit)
在浏览器中访问本地计算机的6006端口，例如http://USER-20151007LN:6006，就能成功打开TensorBoard界面，如图2.8所示。
图2.8 TensorBoard界面