PrettyTensor

PrettyTensor 在 TensorFlow 上提供了一个薄包装器。 PrettyTensor 提供的对象支持可链接的语法来定义神经网络。例如，可以通过链接层来创建模型，如以下代码所示：

model = (X.
         flatten().
         fully_connected(10).
         softmax_classifier(n_classes, labels=Y))

可以使用以下命令在 Python 3 中安装 PrettyTensor：

pip3 install prettytensor

PrettyTensor 以名为apply()的方法提供了一个非常轻量级和可扩展的界面。可以使用.apply(function, arguments)方法将任何附加函数链接到 PrettyTensor 对象。 PrettyTensor 将调用function并提供当前张量作为function的第一个参数。

User-created functions can be added using the @prettytensor.register decorator. Details can be found at https://github.com/google/prettytensor.

在 PrettyTensor 中定义和训练模型的工作流程如下：

  1. 获取数据。
  2. 定义超参数和参数。
  3. 定义输入和输出。
  4. 定义模型。
  5. 定义评估程序，优化程序和训练器函数。
  6. 创建跑步者对象。
  7. 在 TensorFlow 会话中，使用runner.train_model()方法训练模型。
  8. 在同一会话中，使用runner.evaluate_model()方法评估模型。

笔记本ch-02_TF_High_Level_Libraries中提供了 PrettyTensor MNIST 分类示例的完整代码。 PrettyTensor MNIST 示例的输出如下：

[1] [2.5561881]
[600] [0.3553167]
Accuracy after 1 epochs 0.8799999952316284 

[601] [0.47775066]
[1200] [0.34739292]
Accuracy after 2 epochs 0.8999999761581421 

[1201] [0.19110668]
[1800] [0.17418651]
Accuracy after 3 epochs 0.8999999761581421 

[1801] [0.27229539]
[2400] [0.34908807]
Accuracy after 4 epochs 0.8700000047683716 

[2401] [0.40000191]
[3000] [0.30816519]
Accuracy after 5 epochs 0.8999999761581421 

[3001] [0.29905257]
[3600] [0.41590339]
Accuracy after 6 epochs 0.8899999856948853 

[3601] [0.32594997]
[4200] [0.36930788]
Accuracy after 7 epochs 0.8899999856948853 

[4201] [0.26780865]
[4800] [0.2911002]
Accuracy after 8 epochs 0.8899999856948853 

[4801] [0.36304188]
[5400] [0.39880857]
Accuracy after 9 epochs 0.8999999761581421 

[5401] [0.1339224]
[6000] [0.14993289]
Accuracy after 10 epochs 0.8899999856948853

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