1、tensorflow 训练一个神经网络 需要多长时间

基本使用
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor 表示数据.
通过 变量 (Variable) 维护状态.
使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.
综述
TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op
(operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算,
产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组.
例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,
这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].
一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动.
会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法.
这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是
numpy ndarray 对象; 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是
tensorflow::Tensor 实例.
计算图
TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤
被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op.
例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.
TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言. 目前, TensorFlow 的 Python 库更加易用,
它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作, 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持.
三种语言的会话库 (session libraries) 是一致的.
构建图
构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.
Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它
op 构造器作为输入.
TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点. 这个默认图对
许多程序来说已经足够用了. 阅读 Graph 类 文档
来了解如何管理多个图.
import tensorflow as tf
# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
默认图现在有三个节点, 两个 constant() op, 和一个matmul() op. 为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的
结果, 你必须在会话里启动这个图.
在一个会话中启动图
构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数,
会话构造器将启动默认图.
欲了解完整的会话 API, 请阅读Session 类.
# 启动默认图.
sess = tf.Session()
# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
#
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print result
# ==> [[ 12.]]
# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()
Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块
来自动完成关闭动作.
with tf.Session() as sess:
result = sess.run([product])
print result
在实现上, TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU
或 GPU). 一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow
会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
如果机器上有超过一个可用的 GPU, 除第一个外的其它 GPU 默认是不参与计算的. 为了让 TensorFlow
使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with...Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU
执行操作:
with tf.Session() as sess:
with tf.device("/gpu:1"):
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
...
设备用字符串进行标识. 目前支持的设备包括:
"/cpu:0": 机器的 CPU.
"/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
"/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.
阅读使用GPU章节, 了解 TensorFlow GPU 使用的更多信息.
交互式使用
文档中的 Python 示例使用一个会话 Session 来
启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作.
为了便于使用诸如 IPython 之类的 Python 交互环境, 可以使用
InteractiveSession 代替
Session 类, 使用 Tensor.eval()
和 Operation.run() 方法代替
Session.run(). 这样可以避免使用一个变量来持有会话.
# 进入一个交互式 TensorFlow 会话.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])
# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x'
x.initializer.run()
# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果
sub = tf.sub(x, a)
print sub.eval()
# ==> [-2. -1.]
Tensor
TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor.
你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和
一个 shape. 想了解 TensorFlow 是如何处理这些概念的, 参见
Rank, Shape, 和 Type.
变量
Variables for more details.
变量维护图执行过程中的状态信息. 下面的例子演示了如何使用变量实现一个简单的计数器. 参见
变量 章节了解更多细节.
# 创建一个变量, 初始化为标量 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")
# 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)
# 启动图后, 变量必须先经过`初始化` (init) op 初始化,
# 首先必须增加一个`初始化` op 到图中.
init_op = tf.initialize_all_variables()
# 启动图, 运行 op
with tf.Session() as sess:
# 运行 'init' op
sess.run(init_op)
# 打印 'state' 的初始值
print sess.run(state)
# 运行 op, 更新 'state', 并打印 'state'
for _ in range(3):
sess.run(update)
print sess.run(state)
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
代码中 assign() 操作是图所描绘的表达式的一部分, 正如 add() 操作一样. 所以在调用 run()
执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作.
通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中.
在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor.
Fetch
为了取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, 传入一些 tensor,
这些 tensor 会帮助你取回结果. 在之前的例子里, 我们只取回了单个节点 state, 但是你也可以取回多个
tensor:
input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.mul(input1, intermed)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run([mul, intermed])
print result
# 输出:
# [array([ 21.], dtype=float32), array([ 7.], dtype=float32)]
需要获取的多个 tensor 值，在 op 的一次运行中一起获得（而不是逐个去获取 tensor）。
Feed
上述示例在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储. TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制
可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor.
feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数.
feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 "feed" 操作,
标记的方法是使用 tf.placeholder() 为这些操作创建占位符.
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)
with tf.Session() as sess:
print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})
# 输出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]
for a larger-scale example of feeds.
如果没有正确提供 feed, placeholder() 操作将会产生错误.
MNIST 全连通 feed 教程
(source code)
给出了一个更大规模的使用 feed 的例子.

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、用MATLAB与BP神经网络法处理15组数据,共60个数据,需要多长时间

训练时长取决于训练算法、训练目标、样本数量和网络规模神经网络训练耗时怎么算。你的样本只有15组，数量较少，一般几秒钟就能训练完成。
若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。

3、神经网络中的训练次数是指什么？

神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。

在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如，用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权，并通过一个函数（由网络的设计者确定的）转化，这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。重复此过程，直到最后，一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。

扩展资料

神经网络分类：

1、选择模式：这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法：在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而，选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性：如果该模型中，成本函数和学习算法，适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施，人工神经网络，可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在，使得在硬件快速，并行实现。

参考资料来源：

4、卷积神经网络训练mnist时间多久

迭代一万次的话CPU运行时候大约13分钟，GPU运行时间大约4分钟，GPU+cudnn运行时候大约40秒，精度都为99%左右

5、神经网络训练速度最慢的算法？是哪一个？

为什么要最慢的算法。。就我现在用过的算法来说，有个叫dpsgd的算法最慢。。这个算法为了保护dataset本身的隐私，将梯度下降的速度限定在一个范围内，本来15分钟能训练一个epoch的样本现在需要三个小时左右。

文章是这个

6、MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可。
1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层
其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
BP算法实现步骤（软件）：
1）初始化
2）输入训练样本对，计算各层输出
3）计算网络输出误差
4）计算各层误差信号
5）调整各层权值
6）检查网络总误差是否达到精度要求
满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2）
注：改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率（这个似乎不错)及引入陡度因子。

7、一般神经网络要训练多久

决定神经网络训练多久有很多因素，如用的是CPU还是GPU，神经网络的结点数、层数，学习速率，激活函数等。一般在测试集的准确率不再明显增加时就可以停止训练了。