<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 开始使用Tensorflow
本教程帮助你使用TensorFlow编程, 开始之前，确保你安装了Tensorflow。使用 TensorFlow，你必须了解：
* 如何使用Python编程。
* 至少了解数组的概念。
* 最好了解过机器学习。但不了解的话，本教程仍不失为一个很好的开始。
Tensorflow提供多种API。最底层API——Tensorflow核心——提供了完全的编程控制。我们建议机器学习研究人员以及需要精细控制他们模型的人使用Tensorflow核心。最高层API是建立在Tensorflow核心上的。这些高层API通常比Tensorflow核心易于学习和使用。此外，更高层的API是重复工作在不同使用者间更简单更一致。高层API像是tf.contrib.learn帮助你管理数据集，预测，训练和推理。注意一部分高层Tensorflow API——方法名包含contrib的——仍在开发中。有可能一些contrib方法在随后的版本中会改变或过时。
本教程从Tensorflow核心开始，随后我们会展示如何应用tf.contrib.learn中的一些模型。了解Tensorflow核心的理念有助于你理解Tensorflow内部是如何工作的。
张量（Tensor）
Tensorflow中的数据核心单位就是张量（Tensor）。张量包含了一组任意维度的数组的原始值。一个张量的阶（rank）是其维度值。以下是几个张量示例：
python
3                                   # 0阶张量：这是个有维度的纯量
[1. ,2., 3.]                        # 1阶张量：这是个维度为[3]的向量
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]        # 2阶张量：一个维度为[2,3]的矩阵
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]]    # 维度为[2,1,3]的3阶张量
Tensorflow核心教程
导入Tensorflow
TensorFlow程序的规范导入声明如下：
Step1:  这使Python可以访问TensorFlow所有的类，方法和符号。 大多数文档假定您已经完成了。
计算图
TensorFlow核心程序通常由两个不同阶段组成：
1. 构建计算图阶段
2. 执行计算图阶段
计算图是一系列排列成节点的Tensorflow操作的图，让我们构建一个简单的计算图。每个节点有零或多个张量作为输入并输出一个张量。常量也是一种张量。就像所有Tensorflow常量，常量没有输入，并输出一个保存在其内部的值。我们创建两个浮点型张量node1和node2
Step2:  注意到打印出来的节点没有输出数值3.0和4.0。它们在运算时才会相应的输出3.0和4.0。真正计算这些节点，我们要在一个会话（session）中运行计算图。会话包括了Tensorflow运行时的控制和状态。
下面这段代码创建了一个会话，然后调用了其run方法来计算计算图以得出node1和node2。代码如下：
Step3:  我们看到了期望的数值3.0和4.0。
我们可以通过操作张量来构建更复杂的计算（操作同样是张量）。举例来说，我们可以将两个常数节点相加来得到一个新的图：
Step4:  Tensorflow提供了一个叫做Tensorboard的视觉辅助工具来展示计算图。以下展示了Tensorboard如何视觉化计算图的：
这个图并不十分有趣，因为其总是输出常量。一个图可以是参数化的，接受输入，这被称作占位符（placeholders），占位符保证了在计算中会提供值。
Step5:  以上三行有点类似函数或匿名函数（lambda），我们定义了两个参数（a和b）以及对它们的操作。我们可以使用feed_dict参数来指定包含具体值的张量给占位符以进行计算：
Step6:  在Tensorboard中，计算图如下图说是：
我们可以通过加入其他操作来使计算图更复杂。例如，
Step7:  以上计算图在Tensorboard中显示如下：
在机器学习中我们通常想要模型接受外部输入，就如上面一样。为了让模型更可训练，我们要修改图来输入相同的值获取新的输出。变量让我们向图添加可训练参数。它们由类型和初始值组成：
Step8:  常量当你调用tf.constant时就初始化了，而且它的值永远不会变。不同的是，变量当你调用tf.Variable时不会初始化。初始化Tensorflow程序中所有变量，你需要明确调用该操作：
Step9:  init是Tensorflow初始化所有变量子图的句柄。直到我们调用sess.run之前，变量都没初始化。
x是一个占位符，我们可以同时得出多个x值所对应的linear_model：
Step10:  我们创建了一个模型，当我们并不知道它有多好。评估训练数据模型，我们需要一个y占位符来提供所需的值，还要写损失函数。
损失函数描述了当前模型与提供的数据有多大偏离。我们使用一个标准的线性回归损失模型——当前模型与提供的数据的变化值的平方和。
linear_model - y创建了一个每个元素都为相应例子的错误变化量的向量。我们调用tf.square计算误差的平方。然后我们使用tf.reduce_sum将误差的平方相加来创建单个数值指代所有例子的误差：
Step11:  我们可以手工重新分配W和b的值为完美值-1和1来改进。变量在调用tf.variable时指定了初始化值，但可以用tf.assign来修改。举例来说，W=-1和b=1是这个模型的最佳参数。修改如下：
Step12:  这里我们猜测了W和b的“完美”值，但机器学习的意义就在于让机器自动修正模型参数。在下一节我们会展示如何来完成。
tf.train API
完整的机器学习的讨论超出本教程的讨论范围了。然而Tensorflow提供了优化器（optimizers）慢慢地改变每个变量来最小化损失函数。最简单的优化器是梯度下降函数（gradient descent）。它根据相对于每个变量的损失导数的大小来修改该变量。总体来说，手工进行符号求导太乏味并且容易出错。因此，仅使用tf.gradients给出模型的描述，Tensorflow就能自动处理求导。简单来说，优化器通常代劳了这些工作。例如，
Step13:  现在我们确实完成了一次机器学习！尽管这个简单的线性回归不需要许多Tensorflow核心代码，输入数据到模型的更复杂的模型和方法需要更多代码。因此Tensorflow为常见的模式，结构和功能提供更高级的抽象。下一节我们会学习如何使用这些抽象层。
完整程序
完整的可训练线性回归模型如下所示：
Step14:  这个更复杂的程序一样可以在Tensorboard里显示出来
tf.contrib.learn
tf.contrib.learn是一个高级的Tensorflow库，讲话了机器学习的机制，包括下列：
* 运行训练循环
* 运行评估循环
* 管理数据集
* 管理输入
tf.contrib.learn 定义了许多常见模型。
基本使用
看使用tf.contrib.learn让线性回归程序变得多简单：
Step15:  自定义模型
tf.contrib.learn并不会将你限定在预制好的模型里。如果我们想要创建一个Tensorflow没建立的自定义模型。我们仍能保留tf.contrib.learn中的数据集，输入，训练等等的高级抽象。为了说明，我们将展示如何使用我们学到的底层API来实现我们自己的LinearRegressor等效模型。
要定义与tf.contrib.learn兼容的自定义模型，我们需要使用tf.contrib.learn.Estimator。tf.contrib.learn.LinearRegressor实际上是tf.contrib.learn.Estimator的子类。不同于Estimator的子类，我们简单的提供了Estimator方法model_fn告诉tf.contrib.learn如何计算预测值，训练梯度，以及损失。代码如下所示：
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import tensorflow as tf
Explanation: 开始使用Tensorflow
本教程帮助你使用TensorFlow编程, 开始之前，确保你安装了Tensorflow。使用 TensorFlow，你必须了解：
* 如何使用Python编程。
* 至少了解数组的概念。
* 最好了解过机器学习。但不了解的话，本教程仍不失为一个很好的开始。
Tensorflow提供多种API。最底层API——Tensorflow核心——提供了完全的编程控制。我们建议机器学习研究人员以及需要精细控制他们模型的人使用Tensorflow核心。最高层API是建立在Tensorflow核心上的。这些高层API通常比Tensorflow核心易于学习和使用。此外，更高层的API是重复工作在不同使用者间更简单更一致。高层API像是tf.contrib.learn帮助你管理数据集，预测，训练和推理。注意一部分高层Tensorflow API——方法名包含contrib的——仍在开发中。有可能一些contrib方法在随后的版本中会改变或过时。
本教程从Tensorflow核心开始，随后我们会展示如何应用tf.contrib.learn中的一些模型。了解Tensorflow核心的理念有助于你理解Tensorflow内部是如何工作的。
张量（Tensor）
Tensorflow中的数据核心单位就是张量（Tensor）。张量包含了一组任意维度的数组的原始值。一个张量的阶（rank）是其维度值。以下是几个张量示例：
python
3                                   # 0阶张量：这是个有维度的纯量
[1. ,2., 3.]                        # 1阶张量：这是个维度为[3]的向量
[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]        # 2阶张量：一个维度为[2,3]的矩阵
[[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]]    # 维度为[2,1,3]的3阶张量
Tensorflow核心教程
导入Tensorflow
TensorFlow程序的规范导入声明如下：
End of explanation
node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly
print(node1, node2)
Explanation: 这使Python可以访问TensorFlow所有的类，方法和符号。 大多数文档假定您已经完成了。
计算图
TensorFlow核心程序通常由两个不同阶段组成：
1. 构建计算图阶段
2. 执行计算图阶段
计算图是一系列排列成节点的Tensorflow操作的图，让我们构建一个简单的计算图。每个节点有零或多个张量作为输入并输出一个张量。常量也是一种张量。就像所有Tensorflow常量，常量没有输入，并输出一个保存在其内部的值。我们创建两个浮点型张量node1和node2:
End of explanation
sess = tf.Session()
print(sess.run([node1, node2]))
Explanation: 注意到打印出来的节点没有输出数值3.0和4.0。它们在运算时才会相应的输出3.0和4.0。真正计算这些节点，我们要在一个会话（session）中运行计算图。会话包括了Tensorflow运行时的控制和状态。
下面这段代码创建了一个会话，然后调用了其run方法来计算计算图以得出node1和node2。代码如下：
End of explanation
node3 = tf.add(node1, node2)
print("node3: ", node3)
print("sess.run(node3): ",sess.run(node3))
Explanation: 我们看到了期望的数值3.0和4.0。
我们可以通过操作张量来构建更复杂的计算（操作同样是张量）。举例来说，我们可以将两个常数节点相加来得到一个新的图：
End of explanation
a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b  # + provides a shortcut for tf.add(a, b)
Explanation: Tensorflow提供了一个叫做Tensorboard的视觉辅助工具来展示计算图。以下展示了Tensorboard如何视觉化计算图的：
这个图并不十分有趣，因为其总是输出常量。一个图可以是参数化的，接受输入，这被称作占位符（placeholders），占位符保证了在计算中会提供值。
End of explanation
print(sess.run(adder_node, {a: 3, b:4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1,3], b: [2, 4]}))
Explanation: 以上三行有点类似函数或匿名函数（lambda），我们定义了两个参数（a和b）以及对它们的操作。我们可以使用feed_dict参数来指定包含具体值的张量给占位符以进行计算：
End of explanation
add_and_triple = adder_node * 3.
print(sess.run(add_and_triple, {a: 3, b:4.5}))
Explanation: 在Tensorboard中，计算图如下图说是：
我们可以通过加入其他操作来使计算图更复杂。例如，
End of explanation
W = tf.Variable([.3], tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
Explanation: 以上计算图在Tensorboard中显示如下：
在机器学习中我们通常想要模型接受外部输入，就如上面一样。为了让模型更可训练，我们要修改图来输入相同的值获取新的输出。变量让我们向图添加可训练参数。它们由类型和初始值组成：
End of explanation
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
Explanation: 常量当你调用tf.constant时就初始化了，而且它的值永远不会变。不同的是，变量当你调用tf.Variable时不会初始化。初始化Tensorflow程序中所有变量，你需要明确调用该操作：
End of explanation
print(sess.run(linear_model, {x:[1,2,3,4]}))
Explanation: init是Tensorflow初始化所有变量子图的句柄。直到我们调用sess.run之前，变量都没初始化。
x是一个占位符，我们可以同时得出多个x值所对应的linear_model：
End of explanation
y = tf.placeholder(tf.float32)
squared_deltas = tf.square(linear_model - y)
loss = tf.reduce_sum(squared_deltas)
print(sess.run(loss, {x:[1,2,3,4], y:[0,-1,-2,-3]}))
Explanation: 我们创建了一个模型，当我们并不知道它有多好。评估训练数据模型，我们需要一个y占位符来提供所需的值，还要写损失函数。
损失函数描述了当前模型与提供的数据有多大偏离。我们使用一个标准的线性回归损失模型——当前模型与提供的数据的变化值的平方和。
linear_model - y创建了一个每个元素都为相应例子的错误变化量的向量。我们调用tf.square计算误差的平方。然后我们使用tf.reduce_sum将误差的平方相加来创建单个数值指代所有例子的误差：
End of explanation
fixW = tf.assign(W, [-1.])
fixb = tf.assign(b, [1.])
sess.run([fixW, fixb])
print(sess.run(loss, {x:[1,2,3,4], y:[0,-1,-2,-3]}))
Explanation: 我们可以手工重新分配W和b的值为完美值-1和1来改进。变量在调用tf.variable时指定了初始化值，但可以用tf.assign来修改。举例来说，W=-1和b=1是这个模型的最佳参数。修改如下：
End of explanation
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
sess.run(init) # reset values to incorrect defaults.
for i in range(1000):
  sess.run(train, {x:[1,2,3,4], y:[0,-1,-2,-3]})
print(sess.run([W, b]))
Explanation: 这里我们猜测了W和b的“完美”值，但机器学习的意义就在于让机器自动修正模型参数。在下一节我们会展示如何来完成。
tf.train API
完整的机器学习的讨论超出本教程的讨论范围了。然而Tensorflow提供了优化器（optimizers）慢慢地改变每个变量来最小化损失函数。最简单的优化器是梯度下降函数（gradient descent）。它根据相对于每个变量的损失导数的大小来修改该变量。总体来说，手工进行符号求导太乏味并且容易出错。因此，仅使用tf.gradients给出模型的描述，Tensorflow就能自动处理求导。简单来说，优化器通常代劳了这些工作。例如，
End of explanation
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Model parameters
W = tf.Variable([.3], tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], tf.float32)
# Model input and output
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)
# loss
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares
# optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)
# training data
x_train = [1,2,3,4]
y_train = [0,-1,-2,-3]
# training loop
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
  sess.run(train, {x:x_train, y:y_train})
# evaluate training accuracy
curr_W, curr_b, curr_loss  = sess.run([W, b, loss], {x:x_train, y:y_train})
print("W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))
Explanation: 现在我们确实完成了一次机器学习！尽管这个简单的线性回归不需要许多Tensorflow核心代码，输入数据到模型的更复杂的模型和方法需要更多代码。因此Tensorflow为常见的模式，结构和功能提供更高级的抽象。下一节我们会学习如何使用这些抽象层。
完整程序
完整的可训练线性回归模型如下所示：
End of explanation
import tensorflow as tf
# NumPy is often used to load, manipulate and preprocess data.
import numpy as np
# Declare list of features. We only have one real-valued feature. There are many
# other types of columns that are more complicated and useful.
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
# An estimator is the front end to invoke training (fitting) and evaluation
# (inference). There are many predefined types like linear regression,
# logistic regression, linear classification, logistic classification, and
# many neural network classifiers and regressors. The following code
# provides an estimator that does linear regression.
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=features)
# TensorFlow provides many helper methods to read and set up data sets.
# Here we use `numpy_input_fn`. We have to tell the function how many batches
# of data (num_epochs) we want and how big each batch should be.
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x":x}, y, batch_size=4,
                                              num_epochs=1000)
# We can invoke 1000 training steps by invoking the `fit` method and passing the
# training data set.
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
# Here we evaluate how well our model did. In a real example, we would want
# to use a separate validation and testing data set to avoid overfitting.
print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn))
Explanation: 这个更复杂的程序一样可以在Tensorboard里显示出来
tf.contrib.learn
tf.contrib.learn是一个高级的Tensorflow库，讲话了机器学习的机制，包括下列：
* 运行训练循环
* 运行评估循环
* 管理数据集
* 管理输入
tf.contrib.learn 定义了许多常见模型。
基本使用
看使用tf.contrib.learn让线性回归程序变得多简单：
End of explanation
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model(features, labels, mode):
  # Build a linear model and predict values
  W = tf.get_variable("W", [1], dtype=tf.float64)
  b = tf.get_variable("b", [1], dtype=tf.float64)
  y = W*features['x'] + b
  # Loss sub-graph
  loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels))
  # Training sub-graph
  global_step = tf.train.get_global_step()
  optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
  train = tf.group(optimizer.minimize(loss),
                   tf.assign_add(global_step, 1))
  # ModelFnOps connects subgraphs we built to the
  # appropriate functionality.
  return tf.contrib.learn.ModelFnOps(
      mode=mode, predictions=y,
      loss=loss,
      train_op=train)
estimator = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model)
# define our data set
x = np.array([1., 2., 3., 4.])
y = np.array([0., -1., -2., -3.])
input_fn = tf.contrib.learn.io.numpy_input_fn({"x": x}, y, 4, num_epochs=1000)
# train
estimator.fit(input_fn=input_fn, steps=1000)
# evaluate our model
print(estimator.evaluate(input_fn=input_fn, steps=10))
Explanation: 自定义模型
tf.contrib.learn并不会将你限定在预制好的模型里。如果我们想要创建一个Tensorflow没建立的自定义模型。我们仍能保留tf.contrib.learn中的数据集，输入，训练等等的高级抽象。为了说明，我们将展示如何使用我们学到的底层API来实现我们自己的LinearRegressor等效模型。
要定义与tf.contrib.learn兼容的自定义模型，我们需要使用tf.contrib.learn.Estimator。tf.contrib.learn.LinearRegressor实际上是tf.contrib.learn.Estimator的子类。不同于Estimator的子类，我们简单的提供了Estimator方法model_fn告诉tf.contrib.learn如何计算预测值，训练梯度，以及损失。代码如下所示：
End of explanation
<END_TASK>