【深度学习】深度学习md笔记总结第1篇：深度学习课程,要求【附代码文档】

深度学习笔记完整教程（附代码资料）主要内容讲述：深度学习课程，深度学习介绍要求,目标,学习目标,1.1.1 区别。TensorFlow介绍，2.2 图与TensorBoard学习目标,2.2.1 什么是图结构,2.2.2 图相关操作,2.2.3 TensorBoard:可视化学习。TensorFlow介绍，2.4 张量学习目标,2.4.1 张量(Tensor),2.4.2 创建张量的指令,2.4.3 张量的变换。TensorFlow介绍，2.7 案例：实现线性回归学习目标,2.7.1 线性回归原理复习,2.7.2 案例：实现线性回归的训练,2.7.3 增加其他功能。TensorFlow介绍，1.2 神经网络基础学习目标。TensorFlow介绍，总结学习目标,1.3.1 神经网络,1.3.2 playground使用。神经网络与tf.keras，1.4 神经网络原理学习目标,1.4.1 softmax回归,1.4.2 交叉熵损失,1.4.3 梯度下降算法。神经网络与tf.keras，1.3 Tensorflow实现神经网络学习目标,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 深层神经网络学习目标。神经网络与tf.keras，总结。卷积神经网络，3.1 卷积神经网络(CNN)原理学习目标。卷积神经网络，3.1 卷积神经网络(CNN)原理学习目标。卷积神经网络，2.2案例：CIFAR100类别分类学习目标,2.2.1 CIFAR100数据集介绍,2.2.2 API 使用,2.2.3 步骤分析以及代码实现(缩减版LeNet5)。卷积神经网络，2.2 梯度下降算法改进学习目标。卷积神经网络，2.4 BN与神经网络调优学习目标。卷积神经网络，2.4 经典分类网络结构学习目标,2.4.6 案例：使用pre_trained模型进行VGG预测,2.4.7 总结。卷积神经网络，2.5 CNN网络实战技巧学习目标。卷积神经网络，3.1 迁移学习案例3.1.1 案例：基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习,3.1.2 数据增强的作用。卷积神经网络，总结学习目标,1.1.1 项目演示,1.1.2 项目结构,1.1.3 项目知识点。商品物体检测项目介绍，3.3 R-CNN。商品物体检测项目介绍，3.4 Fast R-CNN。YOLO与SSD，3.6 YOLO(You only look once)。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,4.3.3 步骤分析以及代码,2.1.1 常用目标检测数据集。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,5.3.1 案例训练结果,5.3.2 案例思路,5.3.3 多GPU训练代码修改。

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部分文件图片：

深度学习课程

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

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。

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

tensorflow的github：

1.2.2 TensorFlow的特点

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

python pip install tensorflow==1.12 -i

• MacOS安装

python 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

python 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

```python 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
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```

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

python 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

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

python 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

```python 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
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```

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

```python 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
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```

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。

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。

```python

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：

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

2 启动TensorBoard

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

在浏览器中打开 TensorBoard 的图页面 [127.0.0.1:6006](

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

```python

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：

python 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 " : "，其中：

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
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