# TF Slim
TF Slim 是一个基于 TensorFlow 核心构建的轻量级库，用于定义和训练模型。 TF Slim 可与其他 TensorFlow 低级和高级库（如 TF Learn）结合使用。 TF Slim 是包装中 TensorFlow 安装的一部分：`tf.contrib.slim`。运行以下命令以检查 TF Slim 安装是否正常工作：
```py
python3 -c 'import tensorflow.contrib.slim as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once'
```
TF Slim 提供了几个模块，可以独立挑选和应用，并与其他 TensorFlow 软件包混合使用。例如，在撰写本书时，TF Slim 有以下主要模块：
| TF Slim 模块 | 模块说明 |
| --- | --- |
| arg_scope | 提供将元素应用于作用域下定义的所有图节点的机制。 |
| 层 | 提供几种不同的层，如`fully_connected`，`conv2d`等等。 |
| 损失 | 提供用于训练优化器的损失函数 |
| 学习 | 提供训练模型的函数 |
| 评测 | 提供评估函数 |
| 指标 | 提供用于评估模型的度量函数 |
| regularizers | 提供用于创建正则化方法的函数 |
| 变量 | 提供变量创建的函数 |
| 网 | 提供各种预制和预训练模型，如 VGG16，InceptionV3，ResNet |
TF Slim 的简单工作流程如下：
1. 使用细长层创建模型。
2. 提供层的输入以实例化模型。
3. 使用 logits 和标签来定义损失。
4. 使用便利函数`get_total_loss()`获得全部损失。
5. 创建一个优化器。
6. 使用便利函数`slim.learning.create_train_op()`，`total_loss`和`optimizer`创建训练函数。
7. 使用上一步中定义的便捷函数`slim.learning.train()`和训练函数运行训练。
笔记本 `ch-02_TF_High_Level_Libraries` 中提供了 MNIST 分类示例的完整代码。 TF Slim MNIST 示例的输出如下：
```py
INFO:tensorflow:Starting Session.
INFO:tensorflow:Saving checkpoint to path ./slim_logs/model.ckpt
INFO:tensorflow:global_step/sec: 0
INFO:tensorflow:Starting Queues.
INFO:tensorflow:global step 100: loss = 2.2669 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 200: loss = 2.2025 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 300: loss = 2.1257 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 400: loss = 2.0419 (0.009 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 500: loss = 1.9532 (0.009 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 600: loss = 1.8733 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 700: loss = 1.8002 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 800: loss = 1.7273 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 900: loss = 1.6688 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:global step 1000: loss = 1.6132 (0.010 sec/step)
INFO:tensorflow:Stopping Training.
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk.
final loss=1.6131552457809448
```
从输出中可以看出，便捷函数`slim.learning.train()`将训练输出保存在指定日志目录中的检查点文件中。如果重新开始训练，它将首先检查检查点是否存在，并且默认情况下将从检查点恢复训练。
在撰写本文时，TF Slim 的文档页面在以下链接中被发现为空：[https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/slim](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/slim)。 但是，可以在以下链接的源代码中找到一些文档：[https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.4/tensorflow/contrib/slim)。
我们将使用 TF Slim 来学习如何在后面的章节中使用预训练的模型，如 VGG16 和 Inception V3。
- TensorFlow 101
- 什么是 TensorFlow？
- TensorFlow 核心
- 代码预热 - Hello TensorFlow
- 张量
- 常量
- 操作
- 占位符
- 从 Python 对象创建张量
- 变量
- 从库函数生成的张量
- 使用相同的值填充张量元素
- 用序列填充张量元素
- 使用随机分布填充张量元素
- 使用tf.get_variable()获取变量
- 数据流图或计算图
- 执行顺序和延迟加载
- 跨计算设备执行图 - CPU 和 GPU
- 将图节点放置在特定的计算设备上
- 简单放置
- 动态展示位置
- 软放置
- GPU 内存处理
- 多个图
- TensorBoard
- TensorBoard 最小的例子
- TensorBoard 详情
- 总结
- TensorFlow 的高级库
- TF Estimator - 以前的 TF 学习
- TF Slim
- TFLearn
- 创建 TFLearn 层
- TFLearn 核心层
- TFLearn 卷积层
- TFLearn 循环层
- TFLearn 正则化层
- TFLearn 嵌入层
- TFLearn 合并层
- TFLearn 估计层
- 创建 TFLearn 模型
- TFLearn 模型的类型
- 训练 TFLearn 模型
- 使用 TFLearn 模型
- PrettyTensor
- Sonnet
- 总结
- Keras 101
- 安装 Keras
- Keras 中的神经网络模型
- 在 Keras 建立模型的工作流程
- 创建 Keras 模型
- 用于创建 Keras 模型的顺序 API
- 用于创建 Keras 模型的函数式 API
- Keras 层
- Keras 核心层
- Keras 卷积层
- Keras 池化层
- Keras 本地连接层
- Keras 循环层
- Keras 嵌入层
- Keras 合并层
- Keras 高级激活层
- Keras 正则化层
- Keras 噪音层
- 将层添加到 Keras 模型
- 用于将层添加到 Keras 模型的顺序 API
- 用于向 Keras 模型添加层的函数式 API
- 编译 Keras 模型
- 训练 Keras 模型
- 使用 Keras 模型进行预测
- Keras 的附加模块
- MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
- 总结
- 使用 TensorFlow 进行经典机器学习
- 简单的线性回归
- 数据准备
- 构建一个简单的回归模型
- 定义输入，参数和其他变量
- 定义模型
- 定义损失函数
- 定义优化器函数
- 训练模型
- 使用训练的模型进行预测
- 多元回归
- 正则化回归
- 套索正则化
- 岭正则化
- ElasticNet 正则化
- 使用逻辑回归进行分类
- 二分类的逻辑回归
- 多类分类的逻辑回归
- 二分类
- 多类分类
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的神经网络和 MLP
- 感知机
- 多层感知机
- 用于图像分类的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 TensorFlow 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 Keras 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 TFLearn 的 MLP
- 使用 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 的 MLP 总结
- 用于时间序列回归的 MLP
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 RNN
- 简单循环神经网络
- RNN 变种
- LSTM 网络
- GRU 网络
- TensorFlow RNN
- TensorFlow RNN 单元类
- TensorFlow RNN 模型构建类
- TensorFlow RNN 单元包装器类
- 适用于 RNN 的 Keras
- RNN 的应用领域
- 用于 MNIST 数据的 Keras 中的 RNN
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的时间序列数据的 RNN
- 航空公司乘客数据集
- 加载 airpass 数据集
- 可视化 airpass 数据集
- 使用 TensorFlow RNN 模型预处理数据集
- TensorFlow 中的简单 RNN
- TensorFlow 中的 LSTM
- TensorFlow 中的 GRU
- 使用 Keras RNN 模型预处理数据集
- 使用 Keras 的简单 RNN
- 使用 Keras 的 LSTM
- 使用 Keras 的 GRU
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据的 RNN
- 词向量表示
- 为 word2vec 模型准备数据
- 加载和准备 PTB 数据集
- 加载和准备 text8 数据集
- 准备小验证集
- 使用 TensorFlow 的 skip-gram 模型
- 使用 t-SNE 可视化单词嵌入
- keras 的 skip-gram 模型
- 使用 TensorFlow 和 Keras 中的 RNN 模型生成文本
- TensorFlow 中的 LSTM 文本生成
- Keras 中的 LSTM 文本生成
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN
- 理解卷积
- 了解池化
- CNN 架构模式 - LeNet
- 用于 MNIST 数据的 LeNet
- 使用 TensorFlow 的用于 MNIST 的 LeNet CNN
- 使用 Keras 的用于 MNIST 的 LeNet CNN
- 用于 CIFAR10 数据的 LeNet
- 使用 TensorFlow 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
- 使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
- 总结
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
- 自编码器类型
- TensorFlow 中的栈式自编码器
- Keras 中的栈式自编码器
- TensorFlow 中的去噪自编码器
- Keras 中的去噪自编码器
- TensorFlow 中的变分自编码器
- Keras 中的变分自编码器
- 总结
- TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型
- 在 TensorFlow 中保存和恢复模型
- 使用保护程序类保存和恢复所有图变量
- 使用保护程序类保存和恢复所选变量
- 保存和恢复 Keras 模型
- TensorFlow 服务
- 安装 TF 服务
- 保存 TF 服务的模型
- 提供 TF 服务模型
- 在 Docker 容器中提供 TF 服务
- 安装 Docker
- 为 TF 服务构建 Docker 镜像
- 在 Docker 容器中提供模型
- Kubernetes 中的 TensorFlow 服务
- 安装 Kubernetes
- 将 Docker 镜像上传到 dockerhub
- 在 Kubernetes 部署
- 总结
- 迁移学习和预训练模型
- ImageNet 数据集
- 再训练或微调模型
- COCO 动物数据集和预处理图像
- TensorFlow 中的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的图像预处理，用于预训练的 VGG16
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 VGG16 进行图像分类
- Keras 的 VGG16
- 使用 Keras 中预训练的 VGG16 进行图像分类
- 使用 Keras 中再训练的 VGG16 进行图像分类
- TensorFlow 中的 Inception v3
- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
- 使用 TensorFlow 中的再训练的 Inception v3 进行图像分类
- 总结
- 深度强化学习
- OpenAI Gym 101
- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
- 强化学习 101
- Q 函数（在模型不可用时学习优化）
- RL 算法的探索与开发
- V 函数（模型可用时学习优化）
- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和离散化
- 使用 Q-Table 进行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 网络（DQN）的 Q-Learning
- 总结
- 生成性对抗网络
- 生成性对抗网络 101
- 建立和训练 GAN 的最佳实践
- 使用 TensorFlow 的简单的 GAN
- 使用 Keras 的简单的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式执行策略
- TensorFlow 集群
- 定义集群规范
- 创建服务器实例
- 定义服务器和设备之间的参数和操作
- 定义并训练图以进行异步更新
- 定义并训练图以进行同步更新
- 总结
- 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
- Android 应用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 应用中的 TF Mobile
- iOS 上的 TF Mobile 演示
- TensorFlow Lite
- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
- 总结
- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 总结
- 调试 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()获取张量值
- 使用tf.Print()打印张量值
- 用tf.Assert()断言条件
- 使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）进行调试
- 总结
- 张量处理单元