Einführung in Tensoren
Einführung in Tensoren
Dieser Abschnitt bietet eine ausführliche Betrachtung von Tensoren, den grundlegenden Bausteinen von TensorFlow. Tensoren sind ein wesentlicher Bestandteil von Machine-Learning- und Deep-Learning-Workflows. In diesem Kapitel werden ihre Bedeutung und Anwendungsbereiche erläutert.
Was sind Tensoren?
Tensoren können als mehrdimensionale Arrays betrachtet werden. Man kann sie sich als Datencontainer vorstellen, die Werte in einem strukturierten, N-dimensionalen Format speichern. Sie sind wie Bausteine: Für sich genommen erscheinen sie einfach, aber zusammengefügt können sie komplexe Strukturen bilden.
Typen von Tensoren
Mit Tensoren sind Sie vermutlich bereits in Berührung gekommen, insbesondere wenn Sie mit den Bibliotheken NumPy und Pandas gearbeitet haben:
- Skalare: nur eine einzelne Zahl. Dies ist ein 0-dimensionaler Tensor. Beispiel:
5; - Vektoren: ein Array von Zahlen. Dies ist ein 1-dimensionaler Tensor. Beispiel:
[1, 2, 3]; - Matrizen: ein 2-dimensionaler Tensor. Stellen Sie sich dies als ein Gitter von Zahlen vor. Beispiel:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D-Tensoren: Wenn Sie Matrizen stapeln, erhalten Sie 3D-Tensoren;
Der oben in der Animation gezeigte 3D-Tensor kann wie folgt dargestellt werden:
[[[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]]]
Jede Zeile entspricht einer einzelnen Matrix (2D-Tensor).
- Höhere Dimensionen: und es ist möglich, für noch höhere Dimensionen weiter zu stapeln.
Der Übergang von Tensoren niedrigerer zu höherer Dimension mag wie ein Sprung erscheinen, ist jedoch eine natürliche Entwicklung beim Umgang mit Datenstrukturen. Je tiefer Sie in die Architektur von neuronalen Netzen eintauchen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), desto häufiger werden Sie diesen begegnen. Die Komplexität nimmt zu, aber bedenken Sie: Im Kern sind sie lediglich Datencontainer.
Bedeutung im Deep Learning
Die Betonung von Tensoren im Deep Learning ergibt sich aus ihrer Einheitlichkeit und Effizienz. Sie bieten eine konsistente Struktur, die mathematische Operationen nahtlos ermöglicht, insbesondere auf GPUs. Beim Umgang mit verschiedenen Datenformen in neuronalen Netzwerken, wie Bildern oder Ton, vereinfachen Tensoren die Datenrepräsentation und gewährleisten, dass Form, Hierarchie und Reihenfolge erhalten bleiben.
Grundlegende Tensor-Erstellung
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, einen Tensor zu erstellen in TensorFlow, von der Erzeugung zufälliger oder strukturierter Daten bis hin zum Importieren von Daten aus einem vordefinierten Datensatz oder sogar einer Datei. Für den Moment konzentrieren wir uns jedoch auf die einfachste Methode – die Erstellung eines Tensors aus einer 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
Sie müssen Tensoren mit den Dimensionen 1, 2 und 3 erstellen. Sie können sie mit beliebigen Werten füllen, aber stellen Sie sicher, dass Sie die angegebene Anzahl an Dimensionen beibehalten. Orientieren Sie sich am zuvor gegebenen Beispiel und ziehen Sie bei Unsicherheiten den Hinweis zurate.
Hinweis
Die Sublists innerhalb eines Tensors müssen alle die gleiche Länge haben. Wenn beispielsweise ein Subtensor eines 2D-Tensors die Länge 3 hat, sollten alle anderen Subtensoren ebenfalls diese Länge aufweisen. Während
[[1, 2], [1, 2]]ein gültiger Tensor ist, ist[[1, 2], [1, 2, 3]]ungültig.
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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?
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Dieser Abschnitt bietet eine ausführliche Betrachtung von Tensoren, den grundlegenden Bausteinen von TensorFlow. Tensoren sind ein wesentlicher Bestandteil von Machine-Learning- und Deep-Learning-Workflows. In diesem Kapitel werden ihre Bedeutung und Anwendungsbereiche erläutert.
Was sind Tensoren?
Tensoren können als mehrdimensionale Arrays betrachtet werden. Man kann sie sich als Datencontainer vorstellen, die Werte in einem strukturierten, N-dimensionalen Format speichern. Sie sind wie Bausteine: Für sich genommen erscheinen sie einfach, aber zusammengefügt können sie komplexe Strukturen bilden.
Typen von Tensoren
Mit Tensoren sind Sie vermutlich bereits in Berührung gekommen, insbesondere wenn Sie mit den Bibliotheken NumPy und Pandas gearbeitet haben:
- Skalare: nur eine einzelne Zahl. Dies ist ein 0-dimensionaler Tensor. Beispiel:
5; - Vektoren: ein Array von Zahlen. Dies ist ein 1-dimensionaler Tensor. Beispiel:
[1, 2, 3]; - Matrizen: ein 2-dimensionaler Tensor. Stellen Sie sich dies als ein Gitter von Zahlen vor. Beispiel:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D-Tensoren: Wenn Sie Matrizen stapeln, erhalten Sie 3D-Tensoren;
Der oben in der Animation gezeigte 3D-Tensor kann wie folgt dargestellt werden:
[[[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]]]
Jede Zeile entspricht einer einzelnen Matrix (2D-Tensor).
- Höhere Dimensionen: und es ist möglich, für noch höhere Dimensionen weiter zu stapeln.
Der Übergang von Tensoren niedrigerer zu höherer Dimension mag wie ein Sprung erscheinen, ist jedoch eine natürliche Entwicklung beim Umgang mit Datenstrukturen. Je tiefer Sie in die Architektur von neuronalen Netzen eintauchen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), desto häufiger werden Sie diesen begegnen. Die Komplexität nimmt zu, aber bedenken Sie: Im Kern sind sie lediglich Datencontainer.
Bedeutung im Deep Learning
Die Betonung von Tensoren im Deep Learning ergibt sich aus ihrer Einheitlichkeit und Effizienz. Sie bieten eine konsistente Struktur, die mathematische Operationen nahtlos ermöglicht, insbesondere auf GPUs. Beim Umgang mit verschiedenen Datenformen in neuronalen Netzwerken, wie Bildern oder Ton, vereinfachen Tensoren die Datenrepräsentation und gewährleisten, dass Form, Hierarchie und Reihenfolge erhalten bleiben.
Grundlegende Tensor-Erstellung
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, einen Tensor zu erstellen in TensorFlow, von der Erzeugung zufälliger oder strukturierter Daten bis hin zum Importieren von Daten aus einem vordefinierten Datensatz oder sogar einer Datei. Für den Moment konzentrieren wir uns jedoch auf die einfachste Methode – die Erstellung eines Tensors aus einer 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)
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Sie müssen Tensoren mit den Dimensionen 1, 2 und 3 erstellen. Sie können sie mit beliebigen Werten füllen, aber stellen Sie sicher, dass Sie die angegebene Anzahl an Dimensionen beibehalten. Orientieren Sie sich am zuvor gegebenen Beispiel und ziehen Sie bei Unsicherheiten den Hinweis zurate.
Hinweis
Die Sublists innerhalb eines Tensors müssen alle die gleiche Länge haben. Wenn beispielsweise ein Subtensor eines 2D-Tensors die Länge 3 hat, sollten alle anderen Subtensoren ebenfalls diese Länge aufweisen. Während
[[1, 2], [1, 2]]ein gültiger Tensor ist, ist[[1, 2], [1, 2, 3]]ungültig.
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