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python TensorFlow 官方文档中文版.pdf
前言
你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！
缘起
内容来源
参与者（按认领章节排序）
翻译
校对
进度记录
花絮
持续改进
感谢支持
离线版本
Tex-PDF 修订版
目录
第 1 章 起步
简介
推荐随后阅读:
下载与安装
二进制安装
Ubuntu/Linux
Mac OS X
基于 Docker 的安装
其它镜像
基于 VirtualEnv 的安装
尝试你的第一个 TensorFlow 程序
(可选) 启用 GPU 支持
运行 TensorFlow
从源码安装
克隆 TensorFlow 仓库
Linux 安装
安装 Bazel
安装其他依赖
可选: 安装 CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持)
下载并安装 Cuda Toolkit 7.0
下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5
配置 TensorFlow 的 Cuba 选项
编译目标程序, 开启 GPU 支持
已知问题
Mac OS X 安装
Bazel
SWIG
Numpy
创建 pip 包并安装
训练你的第一个 TensorFlow 神经网络模型
常见问题
GPU 相关问题
在 Linux 上
在 Mac OS X 上
基本使用
综述
计算图
构建图
在一个会话中启动图
交互式使用
Tensor
变量
Fetch
Feed
第 2 章 教程
综述
面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程
面向机器学习专家的 MNIST 高级教程
TensorFlow 使用指南
卷积神经网络
单词的向量表示
循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN)
序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model)
Mandelbrot 集合
偏微分方程
MNIST 数据下载
视觉物体识别 (Visual Object Recognition)
Deep Dream 视幻觉软件
MNIST机器学习入门
MNIST数据集
Softmax回归介绍
实现回归模型
训练模型
评估我们的模型
深入MNIST
安装
加载MNIST数据
运行TensorFlow的InteractiveSession
计算图
构建Softmax 回归模型
占位符
变量
类别预测与损失函数
训练模型
评估模型
构建一个多层卷积网络
权重初始化
卷积和池化
第一层卷积
第二层卷积
密集连接层
Dropout
输出层
训练和评估模型
TensorFlow运作方式入门
教程使用的文件
准备数据
下载
输入与占位符（Inputs and Placeholders）
构建图表 （Build the Graph）
推理（Inference）
损失（Loss）
训练
训练模型
图表
会话
训练循环
向图表提供反馈
检查状态
状态可视化
保存检查点（checkpoint）
评估模型
构建评估图表（Eval Graph）
评估图表的输出（Eval Output）
卷积神经网络
概述
目标
本教程的重点
模型架构
代码组织
CIFAR-10 模型
模型输入
模型预测
模型训练
开始执行并训练模型
评估模型
在多个GPU板卡上训练模型
在多个设备中设置变量和操作
启动并在多个GPU上训练模型
下一步
Vector Representations of Words
亮点
动机: 为什么需要学习 Word Embeddings?
处理噪声对比训练
Skip-gram 模型
建立图形
训练模型
嵌套学习结果可视化
嵌套学习的评估: 类比推理
优化实现
总结
递归神经网络
介绍
语言模型
教程文件
下载及准备数据
模型
LSTM
截断反向传播
输入
损失函数
多个 LSTM 层堆叠
编译并运行代码
除此之外？
曼德布洛特(Mandelbrot)集合
基本步骤
会话（session）和变量（variable）初始化
定义并运行计算
偏微分方程
基本设置
定义计算函数
定义偏微分方程
开始仿真
MNIST 数据下载
教程 文件
准备数据
下载
解压 与 重构
数据集 对象
第 3 章 运作方式
综述 Overview
Variables: 创建，初始化，保存，和恢复
TensorFlow 机制 101
TensorBoard: 学习过程的可视化
TensorBoard: 图的可视化
数据读入
线程和队列
添加新的 Op
自定义数据的 Readers
使用 GPUs
共享变量 Sharing Variables
变量:创建、初始化、保存和加载
创建
初始化
由另一个变量初始化
自定义初始化
保存和加载
检查点文件
保存变量
恢复变量
选择存储和恢复哪些变量
TensorBoard:可视化学习
数据序列化
启动TensorBoard
TensorBoard: 图表可视化
名称域（Name scoping）和节点（Node）
交互
数据读取
目录
数据读取
供给数据
从文件读取数据
文件名, 乱序(shuffling), 和最大训练迭代数(epoch limits)
文件格式
CSV 文件
固定长度的记录
标准TensorFlow格式
预处理
批处理
创建线程并使用QueueRunner对象来预取
疑问: 这是怎么回事?
疑问: 在达到最大训练迭代数的时候如何清理关闭线程?
筛选记录或产生每个记录的多个样本
稀疏输入数据
预取数据
多输入管道
线程和队列
队列使用概述
Coordinator
QueueRunner
异常处理
增加一个新 Op
内容
增加一个新 Op
定义 Op 的接口
为 Op 实现 kernel
生成客户端包装器
Python Op 包装器
C++ Op 包装器
检查 Op 能否正常工作
验证条件
Op 注册
属性
属性类型
默认值和约束条件
多态
Type Polymorphism
列表输入和输出
输入和输出
向后兼容性
GPU 支持
使用 Python 实现梯度
在 Python 中实现一个形状函数
自定义数据读取
主要内容
自定义数据读取
编写一个文件格式读写器
编写一个记录格式Op
使用 GPUs
支持的设备
记录设备指派情况
手工指派设备
在多GPU系统里使用单一GPU
使用多个 GPU
共享变量
问题
变量作用域实例
变量作用域是怎么工作的？
理解 tf.get_variable()
tf.variable_scope() 基础
获取变量作用域
变量作用域中的初始化器
在tf.variable_scope()中ops的名称
使用实例
第 4 章 资源
其他资源
TensorFlow 白皮书
引用
社区
讨论
报告 Issues
开发
BibTex 引用
应用实例
常见问题
内容
常见问题
建立 TensorFlow graph
为什么c = tf.matmul(a, b) 不立即执行矩阵相乘？
设备是如何命名的?
如何在指定的设备上运行操作(operations)？
可用的 tensor 有哪些不同的类型？
运行 TensorFlow 计算过程。
请详细解释 feeding 和 placeholders？
Session.run() 和 Tensor.eval() 有什么区别？
Sessions 有生存期吗？ 调用时产生的 tensors 呢？
我可以在多个计算机上运行分布式的训练吗？
运行时会并行计算图的执行的各个部分(parts of graph execution)吗？
TensorFlow 支持哪些客户端编程语言？
TensorFlow 会利用我计算机上所有可用的设备（GPUs 和 CPUs）吗？
当使用一个 reader 或 一个 queue 时，为什么 Session.run() 会挂起？
Variables
变量的生存期是？
并发读取或存入变量时会是什么情况？
Tensor shapes
在 Python 中我怎么判断一个 tensor 的 shape ？
x.set_shape() 和 x = tf.reshape(x) 有什么区别？
我怎么创建这样一个 graph ，它在批次大小可变(variable batch sizes)的情形下也可以正常运作？
TensorBoard
我怎样视觉化一个 TensorFlow graph ？
向 TensorBoard 发送数据的最简单的方法是什么？
扩展 TensorFlow
我的数据是自定义格式，要怎样用 TensorFlow 来读取它？
我如何定义操作(operation)使得它能够接受可变数量的输入？
其他问题
TensorFlow 能使用 Python 3 吗？
TensorFlow 的代码风格有什么规则？
术语表
广播操作(Broadcasting operation)
Devices
eval
Feed
Fetch
Graph(图)
IndexedSlices（索引化切片）
Node（节点）
操作（Op/operation）
Run
Session(会话)
Shape
SparseTensor
Tensor
张量的阶、形状、数据类型
阶
形状
数据类型
第 5 章 其他
常见问题汇总
说明
常见问题及解答
(示例)官网地址是哪里？
如何安装 pip ？
docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow 失败
TensorFlow 相关资源
TensorFlow 个人学习心得
前言前言
你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！
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缘起缘起
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档
翻译。
机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的
科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其
中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将
此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员，这意味着什么呢？
打个不太恰当的比喻，如今 Google 对待 TensorFlow 系统，有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Androi
d。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统来从事机器学习方面的研究，那么这将有利于 Google 对日益
发展的机器学习行业拥有更多的主导权。
为了让国内的技术人员在最短的时间内迅速掌握这一世界领先的 AI 系统，极客学院 Wiki 团队发起对 TensorFl
ow 官方文档的中文协同翻译，一周之内，全部翻译认领完成，一个月后，全部30章节翻译校对完成，上线极客学
院Wiki平台并提供下载。
Google TensorFlow项目负责人Jeff Dean为该中文翻译项目回信称："看到能够将TensorFlow翻译成中文我非常激
动，我们将TensorFlow开源的主要原因之一是为了让全世界的人们能够从机器学习与人工智能中获益，类似这样
的协作翻译能够让更多的人更容易地接触到TensorFlow项目，很期待接下来该项目在全球范围内的应用!"
Jeff回信原文：
jeff
图片 .2图片 .2 jeff
再次衷心感谢每一位为该翻译项目做出贡献的同学，我们会持续关注TensorFlow、AI领域以及其它最新技术的发
展、持续维护该协作翻译、持续提供更多更优质的内容，为广大IT学习者们服务！
内容来源内容来源
英文官方网站：
http://tensorflow.org/
官方GitHub仓库：
https://github.com/tensorflow/tensorflow
中文版 GitHub 仓库：
https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
参与者（按认领章节排序）
参与者（按认领章节排序）
翻译翻译
• @PFZheng
• @Tony Jin
• @chenweican
• @bingjin
• @oskycar
• @btpeter
• @Warln
• @ericxk
• @wangaicc
• @Terence Cooper
• @zhyhooo
• @thylaco1eo
• @volvet
• @zhangkom
• @derekshang
• @lianghyv
• @nb312
• @Jim-Zenn
• @andyiac
• @Terence Cooper
• @leege100
校对校对
• @yangtze
• @ericxk
• @HongyangWang
• @LichAmnesia
• @zhyhooo
• @waiwaizheng
• @HongyangWang
• @tensorfly
• @lonlonago
• @jishaoming
• @lucky521
• @allensummer
• @volvet
• @ZHNathanielLee
• @pengfoo
• @qiaohaijun
• @Seika
进度记录进度记录
• 2015-11-10, 谷歌发布全新人工智能系统TensorFlow并宣布开源, 极客学院Wiki启动协同翻译，创建 GitHub
仓库，制定协同规范
• 2015-11-18, 所有章节认领完毕，翻译完成18章，校对认领7章，Star数361，fork数100，协同翻译QQ群及技
术交流群的TF爱好者将近300人，GitHub搜索TensorFlow排名第二
• 2015-12-10, Star数超过500
• 2015-12-15, 项目正式上线
花絮花絮
在组织翻译的过程中，有些事情令人印象深刻，记录下来，希望以后来学习文档的同学能够明了到手中这份文档
的由来：
• 参加翻译的有学生，也有老师；有专门研究AI/ML的，也有对此感兴趣的；有国内的，也有远在纽约的；有工
程技术人员也有博士、专家
• 其中一位，恩泽同学，为了翻译一篇文档，在前一天没有睡觉的情况下坚持翻完，20个小时没有合眼
• 还有一位老师，刚从讲台上讲完课，就立即给我们的翻译提修改意见
• 很多同学自发的将搭建环境中遇到的问题总结到FAQ里帮助他人
• 为了一个翻译细节，经常是来回几次，和其他人讨论完善
持续改进持续改进
这样的一个高技术领域的文档，我们在翻译的过程中，难免会有不完善的地方，希望请大家一起帮助我们持续改
进文档的翻译质量，帮助更多的人，方法：
• 在GitHub上提Issue或Pull Request，地址为: https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
• 加入我们的QQ群提建议--协同翻译群：248320884，技术交流群：495115006
• 给我们写邮件： wiki@jikexueyuan.com
感谢支持感谢支持
• 极客学院 Wiki 提供图文教程托管服务
离线版本离线版本
目前，离线版本(PDF、ePub)可正常下载、使用
Tex-PDF 修订版
Tex-PDF 修订版
Tex-PDF 修订版 目前正在编订中，欢迎加入进来一起修订。您可以在此查看预览版目前最新状态。
目录目录
前言前言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
第 1 章第 1 章 起步起步 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
下载与安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
基本使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
第 2 章第 2 章 教程教程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2626
综述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
MNIST机器学习入门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
深入MNIST
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
TensorFlow运作方式入门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
卷积神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Vector Representations of Words
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
递归神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
曼德布洛特(Mandelbrot)集合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
偏微分方程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
MNIST 数据下载 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
第 3 章第 3 章 运作方式运作方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9191
综述 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
变量:创建、初始化、保存和加载 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
TensorBoard:可视化学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
TensorBoard: 图表可视化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
数据读取 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
线程和队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
增加一个新 Op
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
自定义数据读取 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
使用 GPUs
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
共享变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
第 4 章第 4 章 资源资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156156
其他资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
BibTex 引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
应用实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
常见问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
术语表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
张量的阶、形状、数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
第 5 章第 5 章 其他其他 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174174
常见问题汇总 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
11
起步起步
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