TensorFlow in Julia（Ziyang）

TensorFlow.jl 简介

虽然 Julia 是一门非常优秀的语言，但是目前 TensorFlow 并不直接支持 Julia 。如果有需要，你可以选择 TensorFlow.jl ， 这是一个由 malmaud 封装的第三方 Julia 包。它有和 Python 版本类似的 API ，也能支持 GPU 加速。

为什么要使用 Julia ？

先进的语法糖，让你能简明扼要的表述计算过程。而高性能的 JIT ，提供了媲美静态语言的速度（这一点是在数据预处理中非常重要，但也是 Python 难以企及的）。 所以，使用 Julia ，写的快，跑的更快。 （你可以通过 这个视频 了解更多）

本章我们将基于 TensorFlow.jl 0.12，向大家简要介绍 Tensorflow 在 Julia 下的使用. 你可以参考最新的 TensorFlow.jl 文档.

TensorFlow.jl 环境配置

在 docker 中快速体验 TensorFlow.jl

在本机已有 docker 环境的情况下，使用预装 TensorFlow.jl 的 docker image 是非常方便的。

在命令行中执行 docker run -it malmaud/julia:tf ，然后就可以获得一个已经安装好 TensorFlow.jl 的 Julia REPL 环境。 (如果你不想直接打开 Julia，请在执行 docker run -it malmaud/julia:tf /bin/bash 来打开一个bash终端. 如需执行您需要的jl代码文件，可以使用 docker 的目录映射)

在 julia 包管理器中安装 TensorFlow.jl

在命令行中执行 julia 进入 Julia REPL 环境，然后执行以下命令安装 TensorFlow.jl

using pkg
Pkg.add("TensorFlow")

TensorFlow.jl 基础使用

using TensorFlow

# 定义一个 Session
sess = TensorFlow.Session()

# 定义一个常量和变量
x = TensorFlow.constant([1])
y = TensorFlow.Variable([2])

# 定义一个计算
w = x + y

# 执行计算过程
run(sess, TensorFlow.global_variables_initializer())
res = run(sess, w)

# 输出结果
println(res)

MNIST数字分类

这个例子来自于 TensorFlow.jl 文档 ，可以用于对比 python 版本的 API.

# 使用自带例子中的 mnist_loader.jl 加载数据
include(Pkg.dir("TensorFlow", "examples", "mnist_loader.jl"))
loader = DataLoader()

# 定义一个 Session
using TensorFlow
sess = Session()


# 构建 softmax 回归模型
x = placeholder(Float32)
y_ = placeholder(Float32)
W = Variable(zeros(Float32, 784, 10))
b = Variable(zeros(Float32, 10))

run(sess, global_variables_initializer())

# 预测类和损失函数
y = nn.softmax(x*W + b)
cross_entropy = reduce_mean(-reduce_sum(y_ .* log(y), axis=[2]))

# 开始训练模型
train_step = train.minimize(train.GradientDescentOptimizer(.00001), cross_entropy)
for i in 1:1000
    batch = next_batch(loader, 100)
    run(sess, train_step, Dict(x=>batch[1], y_=>batch[2]))
end

# 查看结果并评估模型
correct_prediction = indmax(y, 2) .== indmax(y_, 2)
accuracy=reduce_mean(cast(correct_prediction, Float32))
testx, testy = load_test_set()

println(run(sess, accuracy, Dict(x=>testx, y_=>testy)))