Introduktion til Tensorer
Introduktion til Tensors
Dette afsnit giver en dybdegående gennemgang af Tensors, de grundlæggende komponenter i TensorFlow. Tensors er centrale for maskin- og dybdelæringsarbejdsgange. Dette kapitel vil undersøge deres betydning og anvendelser.
Hvad er Tensors?
Tensors kan betragtes som multidimensionelle arrays. Forestil dig dem som databeholdere, der indeholder værdier i et struktureret, N-dimensionelt format. Du kan tænke på dem som byggesten: hver for sig kan de virke enkle, men sammen kan de danne komplekse strukturer.
Typer af Tensors
Du har faktisk allerede mødt tensors før, især hvis du har arbejdet med NumPy og Pandas bibliotekerne:
- Skalærer: blot et enkelt tal. Dette er en 0-dimensionel tensor. Eksempel:
5; - Vektorer: et array af tal. Dette er en 1-dimensionel tensor. Eksempel:
[1, 2, 3]; - Matriser: en 2-dimensionel tensor. Tænk på det som et gitter af tal. Eksempel:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D Tensors: hvis du stabler matriser, får du 3D tensors;
Den viste 3D-tensor i animationen ovenfor kan repræsenteres som:
[[[6, 9, 6], [1, 1, 2], [9, 7, 3]],
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
[[5, 6, 3], [5, 3, 5], [8, 8, 2]]]
Hver linje svarer til en individuel matrix (2D-tensor).
- Højere dimensioner: og du kan fortsætte med at stable for endnu højere dimensioner.
Overgangen fra lavere-dimensionale til højere-dimensionale tensorer kan virke som et spring, men det er en naturlig udvikling, når der arbejdes med datastrukturer. Jo dybere du går ind i neurale netværksarkitekturer, især convolutional neural networks (CNNs) eller recurrent neural networks (RNNs), desto oftere vil du støde på disse. Kompleksiteten øges, men husk, at de i bund og grund blot er databeholdere.
Betydning i dyb læring
Fokus på tensorer i dyb læring skyldes deres ensartethed og effektivitet. De giver en ensartet struktur, hvilket muliggør matematiske operationer, der udføres problemfrit, især på GPU'er. Ved håndtering af forskellige dataformer i neurale netværk, såsom billeder eller lyd, forenkler tensorer datarepræsentationen og sikrer, at form, hierarki og rækkefølge opretholdes.
Grundlæggende tensoroprettelse
Der findes adskillige måder at oprette en tensor på i TensorFlow, lige fra generering af tilfældige eller strukturerede data til import af data fra et foruddefineret datasæt eller endda en fil. For nu fokuseres der dog på den mest enkle metode – at oprette en tensor fra en Python-liste.
123456789101112import tensorflow as tf # Create a 1D tensor tensor_1D = tf.constant([1, 2, 3]) # Create a 2D tensor tensor_2D = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Display tensor info print(tensor_1D) print('-' * 50) print(tensor_2D)
Swipe to start coding
Du skal konstruere tensorer med dimensionerne 1, 2 og 3. Du kan udfylde dem med vilkårlige værdier, men sørg for at opretholde det angivne antal dimensioner. Se eksemplet tidligere, og hvis du er i tvivl, kan du konsultere tippet.
Bemærk
Alle underlister i en tensor skal have samme længde. For eksempel, hvis en undertensor i en 2D-tensor har længden 3, skal alle andre undertensorer også have denne længde. Mens
[[1, 2], [1, 2]]er en gyldig tensor, er[[1, 2], [1, 2, 3]]ikke.
Løsning
Tak for dine kommentarer!
single
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
What are some real-world examples where higher-dimensional tensors are used?
Can you explain the difference between tensors and regular arrays?
How do tensors help improve performance in deep learning?
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Introduktion til Tensorer
Stryg for at vise menuen
Introduktion til Tensors
Dette afsnit giver en dybdegående gennemgang af Tensors, de grundlæggende komponenter i TensorFlow. Tensors er centrale for maskin- og dybdelæringsarbejdsgange. Dette kapitel vil undersøge deres betydning og anvendelser.
Hvad er Tensors?
Tensors kan betragtes som multidimensionelle arrays. Forestil dig dem som databeholdere, der indeholder værdier i et struktureret, N-dimensionelt format. Du kan tænke på dem som byggesten: hver for sig kan de virke enkle, men sammen kan de danne komplekse strukturer.
Typer af Tensors
Du har faktisk allerede mødt tensors før, især hvis du har arbejdet med NumPy og Pandas bibliotekerne:
- Skalærer: blot et enkelt tal. Dette er en 0-dimensionel tensor. Eksempel:
5; - Vektorer: et array af tal. Dette er en 1-dimensionel tensor. Eksempel:
[1, 2, 3]; - Matriser: en 2-dimensionel tensor. Tænk på det som et gitter af tal. Eksempel:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D Tensors: hvis du stabler matriser, får du 3D tensors;
Den viste 3D-tensor i animationen ovenfor kan repræsenteres som:
[[[6, 9, 6], [1, 1, 2], [9, 7, 3]],
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
[[5, 6, 3], [5, 3, 5], [8, 8, 2]]]
Hver linje svarer til en individuel matrix (2D-tensor).
- Højere dimensioner: og du kan fortsætte med at stable for endnu højere dimensioner.
Overgangen fra lavere-dimensionale til højere-dimensionale tensorer kan virke som et spring, men det er en naturlig udvikling, når der arbejdes med datastrukturer. Jo dybere du går ind i neurale netværksarkitekturer, især convolutional neural networks (CNNs) eller recurrent neural networks (RNNs), desto oftere vil du støde på disse. Kompleksiteten øges, men husk, at de i bund og grund blot er databeholdere.
Betydning i dyb læring
Fokus på tensorer i dyb læring skyldes deres ensartethed og effektivitet. De giver en ensartet struktur, hvilket muliggør matematiske operationer, der udføres problemfrit, især på GPU'er. Ved håndtering af forskellige dataformer i neurale netværk, såsom billeder eller lyd, forenkler tensorer datarepræsentationen og sikrer, at form, hierarki og rækkefølge opretholdes.
Grundlæggende tensoroprettelse
Der findes adskillige måder at oprette en tensor på i TensorFlow, lige fra generering af tilfældige eller strukturerede data til import af data fra et foruddefineret datasæt eller endda en fil. For nu fokuseres der dog på den mest enkle metode – at oprette en tensor fra en Python-liste.
123456789101112import tensorflow as tf # Create a 1D tensor tensor_1D = tf.constant([1, 2, 3]) # Create a 2D tensor tensor_2D = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Display tensor info print(tensor_1D) print('-' * 50) print(tensor_2D)
Swipe to start coding
Du skal konstruere tensorer med dimensionerne 1, 2 og 3. Du kan udfylde dem med vilkårlige værdier, men sørg for at opretholde det angivne antal dimensioner. Se eksemplet tidligere, og hvis du er i tvivl, kan du konsultere tippet.
Bemærk
Alle underlister i en tensor skal have samme længde. For eksempel, hvis en undertensor i en 2D-tensor har længden 3, skal alle andre undertensorer også have denne længde. Mens
[[1, 2], [1, 2]]er en gyldig tensor, er[[1, 2], [1, 2, 3]]ikke.
Løsning
Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående mulighederTak for dine kommentarer!
single
