Kursinhalt
Einführung in TensorFlow
Einführung in TensorFlow
Einführung in Tensors
Einführung in Tensors
Willkommen zurück! Nach unserem ersten Ausflug in TensorFlow werfen wir einen genaueren Blick auf dessen Rückgrat: Tensors. Sie sind nicht nur ausgefallene mathematische Begriffe; sie spielen eine entscheidende Rolle in fast jedem Workflow des maschinellen Lernens und des Deep Learnings. Lassen Sie uns eintauchen.
Was sind Tensors?
Tensors können als mehrdimensionale Arrays betrachtet werden. Stellen Sie sie sich als Datencontainer vor, die Werte in einem strukturierten, N-dimensionalen Format enthalten. Sie können sie wie Bausteine betrachten: einzeln mögen sie einfach erscheinen, aber zusammengefügt können sie komplexe Strukturen schaffen.
Arten von Tensors
Sie haben tatsächlich schon Tensors getroffen, besonders wenn Sie mit den NumPy- und Pandas-Bibliotheken 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 das als ein Raster von Zahlen vor. Beispiel:
- 3D-Tensors: Wenn Sie Matrizen stapeln, erhalten Sie 3D-Tensors;
Hinweis
Der oben in der Animation gezeigte 3D-Tensor kann dargestellt werden als:
Jede Zeile entspricht einer einzelnen Matrix (2D-Tensor).
- Höhere Dimensionen: Und Sie können weiter stapeln für noch höhere Dimensionen.
Der Übergang von niedrigdimensionalen zu höherdimensionalen Tensors mag wie ein Sprung erscheinen, aber es ist ein natürlicher Fortschritt beim Umgang mit Datenstrukturen. Je tiefer Sie in die Architekturen von neuronalen Netzwerken eintauchen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), desto häufiger werden Sie auf diese stoßen. Die Komplexität nimmt zu, aber denken Sie daran, im Kern sind sie nur Datencontainer.
Bedeutung im Deep Learning
Die Betonung auf Tensors im Deep Learning ergibt sich aus ihrer Einheitlichkeit und Effizienz. Sie bieten eine konsistente Struktur, die es ermöglicht, mathematische Operationen nahtlos durchzuführen, insbesondere auf GPUs. Beim Umgang mit verschiedenen Datenformen in neuronalen Netzwerken, wie Bildern oder Ton, vereinfachen Tensors die Datenrepräsentation und stellen sicher, dass Form, Hierarchie und Ordnung beibehalten werden.
Grundlegende Tensorerstellung
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, einen Tensor in TensorFlow zu erstellen, von der Generierung 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 - das Erstellen eines Tensors aus einer Python-Liste.
import 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 Dimensionen von 1, 2 und 3 konstruieren. Sie können sie mit beliebigen Werten füllen, aber stellen Sie sicher, dass Sie die angegebene Anzahl von Dimensionen beibehalten. Beziehen Sie sich auf das zuvor bereitgestellte Beispiel, und wenn Sie unsicher sind, konsultieren Sie den Hinweis.
Hinweis
Die Unterlisten innerhalb eines Tensors müssen alle konsistente Längen haben. Wenn beispielsweise ein Subtensor eines 2D-Tensors eine Länge von 3 hat, sollten alle anderen Subtensoren ebenfalls diese Länge haben. Während
[[1, 2], [1, 2]]ein gültiger Tensor ist, ist[[1, 2], [1, 2, 3]]es nicht.
Sobald Sie diese Aufgabe abgeschlossen haben, klicken Sie auf die Schaltfläche unter dem Code, um Ihre Lösung zu überprüfen.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
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Willkommen zurück! Nach unserem ersten Ausflug in TensorFlow werfen wir einen genaueren Blick auf dessen Rückgrat: Tensors. Sie sind nicht nur ausgefallene mathematische Begriffe; sie spielen eine entscheidende Rolle in fast jedem Workflow des maschinellen Lernens und des Deep Learnings. Lassen Sie uns eintauchen.
Was sind Tensors?
Tensors können als mehrdimensionale Arrays betrachtet werden. Stellen Sie sie sich als Datencontainer vor, die Werte in einem strukturierten, N-dimensionalen Format enthalten. Sie können sie wie Bausteine betrachten: einzeln mögen sie einfach erscheinen, aber zusammengefügt können sie komplexe Strukturen schaffen.
Arten von Tensors
Sie haben tatsächlich schon Tensors getroffen, besonders wenn Sie mit den NumPy- und Pandas-Bibliotheken 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 das als ein Raster von Zahlen vor. Beispiel:
- 3D-Tensors: Wenn Sie Matrizen stapeln, erhalten Sie 3D-Tensors;
Hinweis
Der oben in der Animation gezeigte 3D-Tensor kann dargestellt werden als:
Jede Zeile entspricht einer einzelnen Matrix (2D-Tensor).
- Höhere Dimensionen: Und Sie können weiter stapeln für noch höhere Dimensionen.
Der Übergang von niedrigdimensionalen zu höherdimensionalen Tensors mag wie ein Sprung erscheinen, aber es ist ein natürlicher Fortschritt beim Umgang mit Datenstrukturen. Je tiefer Sie in die Architekturen von neuronalen Netzwerken eintauchen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), desto häufiger werden Sie auf diese stoßen. Die Komplexität nimmt zu, aber denken Sie daran, im Kern sind sie nur Datencontainer.
Bedeutung im Deep Learning
Die Betonung auf Tensors im Deep Learning ergibt sich aus ihrer Einheitlichkeit und Effizienz. Sie bieten eine konsistente Struktur, die es ermöglicht, mathematische Operationen nahtlos durchzuführen, insbesondere auf GPUs. Beim Umgang mit verschiedenen Datenformen in neuronalen Netzwerken, wie Bildern oder Ton, vereinfachen Tensors die Datenrepräsentation und stellen sicher, dass Form, Hierarchie und Ordnung beibehalten werden.
Grundlegende Tensorerstellung
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, einen Tensor in TensorFlow zu erstellen, von der Generierung 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 - das Erstellen eines Tensors aus einer Python-Liste.
import 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 Dimensionen von 1, 2 und 3 konstruieren. Sie können sie mit beliebigen Werten füllen, aber stellen Sie sicher, dass Sie die angegebene Anzahl von Dimensionen beibehalten. Beziehen Sie sich auf das zuvor bereitgestellte Beispiel, und wenn Sie unsicher sind, konsultieren Sie den Hinweis.
Hinweis
Die Unterlisten innerhalb eines Tensors müssen alle konsistente Längen haben. Wenn beispielsweise ein Subtensor eines 2D-Tensors eine Länge von 3 hat, sollten alle anderen Subtensoren ebenfalls diese Länge haben. Während
[[1, 2], [1, 2]]ein gültiger Tensor ist, ist[[1, 2], [1, 2, 3]]es nicht.
Sobald Sie diese Aufgabe abgeschlossen haben, klicken Sie auf die Schaltfläche unter dem Code, um Ihre Lösung zu überprüfen.
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