Introduktion til Tensorer
Introduktion til Tensors
Dette afsnit giver en dybdegående gennemgang af Tensors, de grundlæggende elementer 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. De kan sammenlignes med byggesten: hver for sig kan de virke enkle, men samlet kan de danne komplekse strukturer.
Typer af Tensors
Du har faktisk allerede mødt tensors før, især hvis du har arbejdet med NumPy og Pandas biblioteker:
- 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 3D-tensor, der vises 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 man arbejder med datastrukturer. Jo dybere du går ind i neurale netværksarkitekturer, især convolutional neural networks (CNN'er) eller recurrent neural networks (RNN'er), desto oftere vil du støde på disse. Kompleksiteten øges, men husk, at de i bund og grund blot er databeholdere.
Betydning i Deep Learning
Fokus på tensorer i deep learning skyldes deres ensartethed og effektivitet. De giver en konsekvent struktur, hvilket muliggør matematiske operationer uden problemer, 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 bevares.
Grundlæggende Tensor-Oprettelse
Der findes adskillige måder at oprette en tensor 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 ens længde. Hvis en undertensor i en 2D-tensor har længden 3, skal alle andre undertensorer også have denne længde. For eksempel er
[[1, 2], [1, 2]]en gyldig tensor, mens[[1, 2], [1, 2, 3]]ikke er det.
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
Awesome!
Completion rate improved to 6.25Introduktion til Tensorer
Stryg for at vise menuen
Introduktion til Tensors
Dette afsnit giver en dybdegående gennemgang af Tensors, de grundlæggende elementer 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. De kan sammenlignes med byggesten: hver for sig kan de virke enkle, men samlet kan de danne komplekse strukturer.
Typer af Tensors
Du har faktisk allerede mødt tensors før, især hvis du har arbejdet med NumPy og Pandas biblioteker:
- 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 3D-tensor, der vises 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 man arbejder med datastrukturer. Jo dybere du går ind i neurale netværksarkitekturer, især convolutional neural networks (CNN'er) eller recurrent neural networks (RNN'er), desto oftere vil du støde på disse. Kompleksiteten øges, men husk, at de i bund og grund blot er databeholdere.
Betydning i Deep Learning
Fokus på tensorer i deep learning skyldes deres ensartethed og effektivitet. De giver en konsekvent struktur, hvilket muliggør matematiske operationer uden problemer, 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 bevares.
Grundlæggende Tensor-Oprettelse
Der findes adskillige måder at oprette en tensor 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 ens længde. Hvis en undertensor i en 2D-tensor har længden 3, skal alle andre undertensorer også have denne længde. For eksempel er
[[1, 2], [1, 2]]en gyldig tensor, mens[[1, 2], [1, 2, 3]]ikke er det.
Løsning
Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående mulighederTak for dine kommentarer!
single
