《深度学习：主流框架和编程实战》——2.1.2　TensorFlow中的模型

2.1.2　TensorFlow中的模型

2.1.1节介绍了TensorFlow的诞生及特点，这一小节主要说明TensorFlow的三种主要模型：计算模型、数据模型和运行模型。

（1）计算模型

计算图（Graph）是TensorFlow中一个最基本的概念，是TensorFlow的计算模型。TensorFlow中的所有计算都会被转化为计算图上的节点，可以把计算图看作一种有向图，TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。例如，通常在构建阶段创建一个计算图来表示和训练神经网络，然后在执行阶段反复执行图中的训练操作，使得参数不断优化。在图的构建阶段，本质是各种操作的拼接组合，操作之间流通的张量由源操作产生，只有输出张量，没有输入张量。TensorFlow支持通过tf.Graph()函数来生成新的计算图。

图2-1中的每一个节点都是一个运算，每一条边都代表了计算之间的依赖，箭头方向代表依赖关系。例如，运算a和运算b不依赖任何关系，而有一条由a指向Add的边和一条由b指向Add的边，表示Add运算是依赖于运算a和运算b的。

在TensorFlow程序中，系统会维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图，不同的计算图上的张量和运算不会共享。有效地整理TensorFlow中的资源同样也是计算图的重要功能之一。在一个计算图中，可以通过集合（Collection）来管理不同类别的计算资源，比如通过tf.add_to_collection函数可以将资源加入集合中，然后通过tf.get_collection获取集合中的资源。

（2）数据模型

张量（Tensor）是TensorFlow中一个非常重要的概念，是TensorFlow的数据模型。在TensorFlow程序中，所有数据都可以通过张量的形式来表示。张量的最基本属性是维度，其中零维张量表示为标量（Scalar），一维张量表示为向量（Vector），当维数n超过2时，张量就可以理解为n维数组，但在TensorFlow中张量并不是以数的形式实现的，只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中保存的是如何得到数据的计算过程，而不是真正保存这些数据。

一个张量中主要保存的是其名字（Name）、维度（Shape）和类型（Dtype）。例如，张量名字作为张量的唯一标识符，描述了张量是如何计算出来的。张量维度描述的是张量的维度信息，比如维度为零，则张量就可以表示为标量。每一个张量都有一个唯一的张量类型，在对张量进行运算前，TensorFlow首先会对张量进行类型检查，当发现类型不匹配时就会保存。对于张量的使用，其可以作为中间计算结果进行引用，当一个计算包含很多中间结果时，使用张量可大大提高代码的可读性；同样，在计算图构造完成之后，也可以用张量来获得结果。

（3）运行模型

会话（Session）是拥有并管理TensorFlow程序运行时所有资源的概念，是TensorFlow的运行模型。当所有计算完成之后，需要关闭会话来帮助系统回收计算资源，否则就可能产生资源泄漏的问题。TensorFlow中使用会话的模式一般有两种：一种模式需要明确调用会话生成函数和会话关闭函数，当所有计算完成之后，需要明确调用会话关闭函数以释放资源。然而，当程序因为异常退出时，会话关闭函数可能不会被执行而导致资源的泄漏。另一种模式是利用Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在with中即可。上下文管理器退出时会自动释放所有资源，这样既解决了因为异常退出时资源释放的问题，同时也解决了忘记调用会话关闭函数而产生的资源泄漏问题。在交互式环境下，通过设置默认会话的方式获取张量的取值更加方便，所以TensorFlow提供了一种在交互式环境下直接构建默认会话的函数，使用此函数会自动将生成的会话注册为默认会话。

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