tensorflow_scratch_notebook.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## What is a tensor?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[[[1.0, 2.0, 3.0]], [[7.0, 8.0, 9.0]]]"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "3 # a rank 0 tensor; this is a scalar with shape []\n",
    "[1. ,2., 3.] # a rank 1 tensor; this is a vector with shape [3]\n",
    "[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3]\n",
    "[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # a rank 3 tensor with shape [2, 1, 3]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* A tensor is a generalized version of a matrix, $A_{ij}$\n",
    "* Instead of a row and column index, we get row, column, depth, etc etc.\n",
    "* Most generally, $A_{i_1i_2...i_n}$, we can have n indices\n",
    "* n = 2 and we have a matrix: $A_{ij}$\n",
    "* n = 1 and we have a vector: $A_{i}$\n",
    "* n = 0 and we have a scalar: $A_{}$\n",
    "* n = 3 and we have a cube: $A_{ijk}$\n",
    "* n = 4 and we have a hypercube\n",
    "* n can be as high as you like!"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Tensorflow has its own math library for working with tensors"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Tensor(\"Const:0\", shape=(), dtype=float32)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)\n",
    "print node1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Tensor(\"Const_1:0\", shape=(), dtype=float32)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly\n",
    "print node2\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "So we treat all numbers as tensors. Data type is important to keep in mind."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "A very simple computation graph has these two numbers in it"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[3.0, 4.0]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sess = tf.Session()\n",
    "print(sess.run([node1, node2]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* Put data in\n",
    "* Data passes through, producing intermediate results inside of tensorflow\n",
    "* You request to get out some set of intermediate (and/or final) results"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "node1 = tf.placeholder(tf.float32)\n",
    "node2 = tf.placeholder(tf.float32)\n",
    "add = tf.add(node1, node2)\n",
    "t2 = tf.multiply(2., add)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[16.0]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sess = tf.Session()\n",
    "print sess.run([t2], {node1: 3, node2: 5})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "* We need variables that tensorflow can modify\n",
    "* We set an initial value and data type (and shape!)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "W = tf.Variable([.3], tf.float32)\n",
    "b = tf.Variable([-.3], tf.float32)\n",
    "x = tf.placeholder(tf.float32)\n",
    "linear_model = tf.add(tf.multiply(W,x), b)\n",
    "# or, equivalently: linear_model = W * x + b"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "sess.run(init)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[ 0.          0.30000001  0.60000002  0.90000004]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(sess.run(linear_model, {x:[1,2,3,4]}))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "23.66\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "y = tf.placeholder(tf.float32)\n",
    "squared_deltas = tf.square(linear_model - y)\n",
    "loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)\n",
    "print(sess.run(loss, {x:[1,2,3,4], y:[0,-1,-2,-3]}))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)\n",
    "train = optimizer.minimize(loss)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[array([-0.21999997], dtype=float32), array([-0.456], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.39679998], dtype=float32), array([-0.49552], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.45961601], dtype=float32), array([-0.4965184], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.48454273], dtype=float32), array([-0.48487374], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.49684232], dtype=float32), array([-0.46917531], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.50490189], dtype=float32), array([-0.45227283], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.5115062], dtype=float32), array([-0.43511063], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.51758033], dtype=float32), array([-0.41800055], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.52343202], dtype=float32), array([-0.40104443], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.52916396], dtype=float32), array([-0.38427448], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.53481066], dtype=float32), array([-0.36769974], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.54038435], dtype=float32), array([-0.35132164], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.54588938], dtype=float32), array([-0.33513904], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.55132794], dtype=float32), array([-0.31915003], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.55670118], dtype=float32), array([-0.30335245], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.56200999], dtype=float32), array([-0.28774402], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.5672552], dtype=float32), array([-0.27232251], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.57243758], dtype=float32), array([-0.25708568], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.57755792], dtype=float32), array([-0.24203131], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.58261693], dtype=float32), array([-0.22715722], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.58761531], dtype=float32), array([-0.21246126], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.59255385], dtype=float32), array([-0.1979413], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.59743327], dtype=float32), array([-0.18359523], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.60225427], dtype=float32), array([-0.16942096], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.60701752], dtype=float32), array([-0.15541643], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.61172372], dtype=float32), array([-0.14157961], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.61637354], dtype=float32), array([-0.1279085], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.62096775], dtype=float32), array([-0.11440112], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.62550688], dtype=float32), array([-0.10105548], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.62999165], dtype=float32), array([-0.08786967], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.63442272], dtype=float32), array([-0.07484177], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.63880074], dtype=float32), array([-0.06196988], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.64312631], dtype=float32), array([-0.04925214], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.64740008], dtype=float32), array([-0.03668671], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.65162271], dtype=float32), array([-0.02427176], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.65579474], dtype=float32), array([-0.01200548], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.65991682], dtype=float32), array([ 0.00011391], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.66398954], dtype=float32), array([ 0.01208815], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.66801345], dtype=float32), array([ 0.02391901], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.6719892], dtype=float32), array([ 0.03560818], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.67591733], dtype=float32), array([ 0.04715736], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.67979842], dtype=float32), array([ 0.05856824], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.68363303], dtype=float32), array([ 0.06984247], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.68742174], dtype=float32), array([ 0.08098167], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.69116503], dtype=float32), array([ 0.09198748], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.6948635], dtype=float32), array([ 0.10286149], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.69851768], dtype=float32), array([ 0.11360528], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.70212811], dtype=float32), array([ 0.12422039], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.70569533], dtype=float32), array([ 0.13470837], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.70921981], dtype=float32), array([ 0.14507076], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.7127021], dtype=float32), array([ 0.15530905], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.71614265], dtype=float32), array([ 0.16542475], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.71954203], dtype=float32), array([ 0.1754193], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.72290069], dtype=float32), array([ 0.18529417], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.72621912], dtype=float32), array([ 0.19505078], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.72949779], dtype=float32), array([ 0.20469053], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.73273724], dtype=float32), array([ 0.21421485], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.73593783], dtype=float32), array([ 0.22362511], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.73910016], dtype=float32), array([ 0.23292267], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.74222463], dtype=float32), array([ 0.24210888], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.74531162], dtype=float32), array([ 0.25118509], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.74836165], dtype=float32), array([ 0.26015261], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.7513752], dtype=float32), array([ 0.26901272], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.75435263], dtype=float32), array([ 0.27776673], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.75729442], dtype=float32), array([ 0.28641593], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.76020098], dtype=float32), array([ 0.29496154], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.76307267], dtype=float32), array([ 0.30340481], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.76591003], dtype=float32), array([ 0.31174695], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.76871341], dtype=float32), array([ 0.3199892], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.77148318], dtype=float32), array([ 0.32813275], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.77421981], dtype=float32), array([ 0.33617878], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.77692366], dtype=float32), array([ 0.34412843], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.77959514], dtype=float32), array([ 0.35198289], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.78223461], dtype=float32), array([ 0.3597433], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.78484249], dtype=float32), array([ 0.36741075], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.78741914], dtype=float32), array([ 0.37498638], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.78996491], dtype=float32), array([ 0.38247129], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.79248023], dtype=float32), array([ 0.38986656], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.79496539], dtype=float32), array([ 0.39717329], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.7974208], dtype=float32), array([ 0.40439251], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.79984683], dtype=float32), array([ 0.41152528], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.80224377], dtype=float32), array([ 0.41857263], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.80461204], dtype=float32), array([ 0.42553559], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.80695194], dtype=float32), array([ 0.43241516], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.80926383], dtype=float32), array([ 0.43921232], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.81154799], dtype=float32), array([ 0.4459281], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.81380481], dtype=float32), array([ 0.45256343], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.81603462], dtype=float32), array([ 0.45911932], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.81823772], dtype=float32), array([ 0.46559671], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.82041442], dtype=float32), array([ 0.47199652], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.82256508], dtype=float32), array([ 0.47831967], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.82468998], dtype=float32), array([ 0.48456711], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.82678944], dtype=float32), array([ 0.49073973], dtype=float32)]\n",
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      "[array([-0.83091319], dtype=float32), array([ 0.50286412], dtype=float32)]\n",
      "[array([-0.83293808], dtype=float32), array([ 0.50881761], dtype=float32)]\n",
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    "import pandas as pd \n",
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    "X = pd.DataFrame({'y': y, 'x': x})\n",
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    "batch_size = 100\n",
    "layer_width = 256\n",
    "\n",
    "x_in = tf.placeholder(shape=[batch_size, 1], dtype=tf.float32)\n",
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    "h1 = relu(num_outputs=layer_width, inputs=x_in)\n",
    "h2 = relu(num_outputs=layer_width, inputs=h1)\n",
    "h3 = relu(num_outputs=layer_width, inputs=h2)\n",
    "h4 = relu(num_outputs=layer_width, inputs=h3)\n",
    "y_hat = linear(num_outputs=1, inputs=h4)\n",
    "\n",
    "#w = tf.Variable([0.1], dtype=tf.float32)\n",
    "#b = tf.Variable([0.2], dtype=tf.float32)\n",
    "#y_hat = x_in * x_in * w + b\n",
    "\n",
    "y = tf.placeholder(shape=[batch_size, 1], dtype=tf.float32)\n",
    "\n",
    "errs = (y-y_hat)\n",
    "loss = tf.matmul(tf.transpose(errs), errs) / float(batch_size)\n",
    "optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(.001)\n",
    "train = optimizer.minimize(loss)\n",
    "\n",
    "\n",
    "iterations = 5000\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    init = tf.global_variables_initializer()\n",
    "    sess.run(init)\n",
    "    for i in range(iterations):\n",
    "        _, loss_i, errs_i = sess.run([train, loss, errs], {x_in: [[xi] for xi in X['x'].values[i*batch_size: (i+1)*batch_size]], \n",
    "                                                           y: [[yi] for yi in X['y'].values[i*batch_size: (i+1)*batch_size]]})\n",
    "        if i % 100 == 0:\n",
    "            print loss_i\n",
    "\n",
    "    x_test = np.arange(-10,10, 20./(batch_size))\n",
    "\n",
    "    y_test = sess.run([y_hat], {x_in: [[xi] for xi in x_test]})\n",
    "    y_true = [2.5 * xi*xi + 1. for xi in x_test]\n"
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       "<matplotlib.figure.Figure at 0x116b35e50>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "X['x'].hist(bins=100)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
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    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Help on function mean_squared_error in module tensorflow.python.ops.metrics_impl:\n",
      "\n",
      "mean_squared_error(labels, predictions, weights=None, metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None)\n",
      "    Computes the mean squared error between the labels and predictions.\n",
      "    \n",
      "    The `mean_squared_error` function creates two local variables,\n",
      "    `total` and `count` that are used to compute the mean squared error.\n",
      "    This average is weighted by `weights`, and it is ultimately returned as\n",
      "    `mean_squared_error`: an idempotent operation that simply divides `total` by\n",
      "    `count`.\n",
      "    \n",
      "    For estimation of the metric over a stream of data, the function creates an\n",
      "    `update_op` operation that updates these variables and returns the\n",
      "    `mean_squared_error`. Internally, a `squared_error` operation computes the\n",
      "    element-wise square of the difference between `predictions` and `labels`. Then\n",
      "    `update_op` increments `total` with the reduced sum of the product of\n",
      "    `weights` and `squared_error`, and it increments `count` with the reduced sum\n",
      "    of `weights`.\n",
      "    \n",
      "    If `weights` is `None`, weights default to 1. Use weights of 0 to mask values.\n",
      "    \n",
      "    Args:\n",
      "      labels: A `Tensor` of the same shape as `predictions`.\n",
      "      predictions: A `Tensor` of arbitrary shape.\n",
      "      weights: Optional `Tensor` whose rank is either 0, or the same rank as\n",
      "        `labels`, and must be broadcastable to `labels` (i.e., all dimensions must\n",
      "        be either `1`, or the same as the corresponding `labels` dimension).\n",
      "      metrics_collections: An optional list of collections that\n",
      "        `mean_squared_error` should be added to.\n",
      "      updates_collections: An optional list of collections that `update_op` should\n",
      "        be added to.\n",
      "      name: An optional variable_scope name.\n",
      "    \n",
      "    Returns:\n",
      "      mean_squared_error: A `Tensor` representing the current mean, the value of\n",
      "        `total` divided by `count`.\n",
      "      update_op: An operation that increments the `total` and `count` variables\n",
      "        appropriately and whose value matches `mean_squared_error`.\n",
      "    \n",
      "    Raises:\n",
      "      ValueError: If `predictions` and `labels` have mismatched shapes, or if\n",
      "        `weights` is not `None` and its shape doesn't match `predictions`, or if\n",
      "        either `metrics_collections` or `updates_collections` are not a list or\n",
      "        tuple.\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "help(tf.metrics.mean_squared_error)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 125,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from keras.models import Model\n",
    "from keras.layers import Dense, Input"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 126,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "x_in = Input(shape=(1,))\n",
    "h1 = Dense(layer_width, activation='relu')(x_in)\n",
    "h2 = Dense(layer_width, activation='relu')(h1)\n",
    "h3 = Dense(layer_width, activation='relu')(h2)\n",
    "y_hat = Dense(1, activation='linear')(h3)\n",
    "\n",
    "model = Model(inputs=x_in, outputs=y_hat)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 130,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/1\n",
      "  383840/10000000 [>.............................] - ETA: 1587s - loss: 0.0016   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      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m                         Traceback (most recent call last)",
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