Creación de tensores

Esta lección se centra en la creación de tensores utilizando TensorFlow. TensorFlow ofrece numerosos métodos para inicializar tensores. Al finalizar esta lección, dominará la generación de tensores para una amplia variedad de aplicaciones.

Inicializadores básicos de tensores

tf.constant(): esta es la forma más sencilla de crear un tensor. Como su nombre indica, los tensores inicializados con este método contienen valores constantes y son inmutables;


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import tensorflow as tf

# Create a 2x2 constant tensor
tensor_const = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_const)

tf.Variable(): a diferencia de tf.constant(), un tensor definido usando tf.Variable() es mutable. Esto significa que su valor puede cambiar, lo que lo hace ideal para parámetros entrenables en modelos;


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import tensorflow as tf

# Create a variable tensor
tensor_var = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_var)

tf.zeros(): crea un tensor lleno de ceros;


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import tensorflow as tf

# Zero tensor of shape (3, 3)
tensor_zeros = tf.zeros((3, 3))
print(tensor_zeros)

tf.ones(): por el contrario, crea un tensor lleno de unos;


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import tensorflow as tf

# Ones tensor of shape (2, 2)
tensor_ones = tf.ones((2, 2))
print(tensor_ones)

tf.fill(): crea un tensor rellenado con un valor específico;


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import tensorflow as tf

# Tensor of shape (2, 2) filled with 6
tensor_fill = tf.fill((2, 2), 6)
print(tensor_fill)

tf.linspace() y tf.range(): útiles para crear secuencias;


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import tensorflow as tf

# Generate a sequence of numbers starting from 0, ending at 9
tensor_range = tf.range(10)
print(tensor_range)

# Create 5 equally spaced values between 0 and 10
tensor_linspace = tf.linspace(0, 10, 5)
print(tensor_linspace)

tf.random: genera tensores con valores aleatorios. Este módulo ofrece varias distribuciones y funciones, como tf.random.normal() para valores de una distribución normal y tf.random.uniform() para valores de una distribución uniforme.

Nota

También es posible establecer una semilla fija para obtener resultados consistentes en cada generación de números aleatorios utilizando tf.random.set_seed(). Sin embargo, tenga en cuenta que al hacer esto, recibirá el mismo número para cualquier generación aleatoria dentro de TensorFlow.

Si desea obtener números consistentes solo para un comando específico, puede proporcionar un argumento seed a ese comando con el valor de semilla deseado.


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import tensorflow as tf

# Set random seed
tf.random.set_seed(72)

# Tensor of shape (2, 2) with random values normally distributed 
# (by default `mean=0` and `std=1`)
tensor_random = tf.random.normal((2, 2), mean=4, stddev=0.5)
print(tensor_random)

# Tensor of shape (2, 2) with random values uniformly distributed 
# (by default `min=0` and `max=1`)
tensor_random = tf.random.uniform((2, 2), minval=-2, maxval=2)
print(tensor_random)

Conversión entre estructuras de datos

Los tensores de TensorFlow pueden convertirse fácilmente hacia y desde estructuras de datos familiares de Python.

Desde arreglos de Numpy: Los tensores de TensorFlow y los arreglos de Numpy son bastante interoperables. Utilizar tf.convert_to_tensor();


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import numpy as np
import tensorflow as tf

# Create a NumPy array based on a Python list
numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Convert a NumPy array to a tensor
tensor_from_np = tf.convert_to_tensor(numpy_array)

print(tensor_from_np)

Desde DataFrames de Pandas: para quienes prefieren el análisis de datos con Pandas, convertir un DataFrame o una Serie en un tensor de TensorFlow es sencillo. Utilice también tf.convert_to_tensor();


              12345678910
            
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# Create a DataFrame based on dictionary
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# Convert a DataFrame to a tensor
tensor_from_df = tf.convert_to_tensor(df.values)

print(tensor_from_df)

Nota

Siempre asegúrese de que los tipos de datos de sus estructuras originales (arrays de Numpy o DataFrames de Pandas) sean compatibles con los tipos de datos de tensor de TensorFlow. Si hay una incompatibilidad, considere realizar una conversión de tipo.

Conversión de un tensor constante a una Variable: es posible inicializar una Variable utilizando varios métodos de creación de tensores como tf.ones(), tf.linspace(), tf.random, entre otros. Simplemente pase la función o el tensor preexistente a tf.Variable().


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import tensorflow as tf

# Create a variable from a tensor
tensor = tf.random.normal((2, 3))
variable_1 = tf.Variable(tensor)

# Create a variable based on other generator
variable_2 = tf.Variable(tf.zeros((2, 2)))

# Display tensors
print(variable_1)
print('-' * 50)
print(variable_2)

Para mejorar en la creación de tensores, practique con diferentes formas y valores. Para obtener más detalles sobre comandos específicos, consulte la documentación oficial de TensorFlow. Contiene toda la información necesaria sobre cualquier comando o módulo de la biblioteca.

Tarea

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Tu tarea es crear, modificar y convertir varios tensores utilizando TensorFlow.

Parte 1 — Inicialización de tensores

Crear un tensor llamado tensor_A con forma (3, 3) y todos los elementos iguales a 5.
Crear un tensor mutable llamado tensor_B con forma (2, 3) y cualquier valor de tu elección.
Crear un tensor llamado tensor_C con forma (3, 3) lleno de ceros.
Crear un tensor llamado tensor_D con forma (4, 4) lleno de unos.
Crear un tensor llamado tensor_E con 5 valores espaciados linealmente entre 3 y 15.
Crear un tensor llamado tensor_F con valores aleatorios y forma (2, 2).

Parte 2 — Conversiones

Convertir el arreglo de NumPy np_array en un tensor de TensorFlow llamado tensor_from_array.
Convertir el DataFrame df en un tensor de TensorFlow llamado tensor_from_dataframe.

Nota

Utiliza las funciones de TensorFlow más adecuadas para cada operación:
tf.fill() para tensores con un solo valor repetido;
tf.Variable() para tensores mutables;
tf.zeros() / tf.ones() para tensores llenos de ceros o unos;
tf.linspace() para tensores con valores espaciados linealmente;
tf.random.normal() para tensores aleatorios;
Utiliza tf.convert_to_tensor() para conversiones desde arreglos de NumPy o DataFrames de pandas;
Evita usar tf.constant() — utiliza las funciones más específicas mencionadas arriba.

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Sección 1. Capítulo 6

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Inicializadores básicos de tensores

tf.constant(): esta es la forma más sencilla de crear un tensor. Como su nombre indica, los tensores inicializados con este método contienen valores constantes y son inmutables;


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import tensorflow as tf

# Create a 2x2 constant tensor
tensor_const = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_const)

tf.Variable(): a diferencia de tf.constant(), un tensor definido usando tf.Variable() es mutable. Esto significa que su valor puede cambiar, lo que lo hace ideal para parámetros entrenables en modelos;


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import tensorflow as tf

# Create a variable tensor
tensor_var = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_var)

tf.zeros(): crea un tensor lleno de ceros;


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import tensorflow as tf

# Zero tensor of shape (3, 3)
tensor_zeros = tf.zeros((3, 3))
print(tensor_zeros)

tf.ones(): por el contrario, crea un tensor lleno de unos;


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import tensorflow as tf

# Ones tensor of shape (2, 2)
tensor_ones = tf.ones((2, 2))
print(tensor_ones)

tf.fill(): crea un tensor rellenado con un valor específico;


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import tensorflow as tf

# Tensor of shape (2, 2) filled with 6
tensor_fill = tf.fill((2, 2), 6)
print(tensor_fill)

tf.linspace() y tf.range(): útiles para crear secuencias;


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import tensorflow as tf

# Generate a sequence of numbers starting from 0, ending at 9
tensor_range = tf.range(10)
print(tensor_range)

# Create 5 equally spaced values between 0 and 10
tensor_linspace = tf.linspace(0, 10, 5)
print(tensor_linspace)

tf.random: genera tensores con valores aleatorios. Este módulo ofrece varias distribuciones y funciones, como tf.random.normal() para valores de una distribución normal y tf.random.uniform() para valores de una distribución uniforme.

Nota

Si desea obtener números consistentes solo para un comando específico, puede proporcionar un argumento seed a ese comando con el valor de semilla deseado.


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import tensorflow as tf

# Set random seed
tf.random.set_seed(72)

# Tensor of shape (2, 2) with random values normally distributed 
# (by default `mean=0` and `std=1`)
tensor_random = tf.random.normal((2, 2), mean=4, stddev=0.5)
print(tensor_random)

# Tensor of shape (2, 2) with random values uniformly distributed 
# (by default `min=0` and `max=1`)
tensor_random = tf.random.uniform((2, 2), minval=-2, maxval=2)
print(tensor_random)

Conversión entre estructuras de datos

Los tensores de TensorFlow pueden convertirse fácilmente hacia y desde estructuras de datos familiares de Python.

Desde arreglos de Numpy: Los tensores de TensorFlow y los arreglos de Numpy son bastante interoperables. Utilizar tf.convert_to_tensor();


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import numpy as np
import tensorflow as tf

# Create a NumPy array based on a Python list
numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Convert a NumPy array to a tensor
tensor_from_np = tf.convert_to_tensor(numpy_array)

print(tensor_from_np)

Desde DataFrames de Pandas: para quienes prefieren el análisis de datos con Pandas, convertir un DataFrame o una Serie en un tensor de TensorFlow es sencillo. Utilice también tf.convert_to_tensor();


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import pandas as pd
import tensorflow as tf

# Create a DataFrame based on dictionary
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# Convert a DataFrame to a tensor
tensor_from_df = tf.convert_to_tensor(df.values)

print(tensor_from_df)

Nota

Conversión de un tensor constante a una Variable: es posible inicializar una Variable utilizando varios métodos de creación de tensores como tf.ones(), tf.linspace(), tf.random, entre otros. Simplemente pase la función o el tensor preexistente a tf.Variable().


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import tensorflow as tf

# Create a variable from a tensor
tensor = tf.random.normal((2, 3))
variable_1 = tf.Variable(tensor)

# Create a variable based on other generator
variable_2 = tf.Variable(tf.zeros((2, 2)))

# Display tensors
print(variable_1)
print('-' * 50)
print(variable_2)

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Parte 1 — Inicialización de tensores

Crear un tensor llamado tensor_A con forma (3, 3) y todos los elementos iguales a 5.
Crear un tensor mutable llamado tensor_B con forma (2, 3) y cualquier valor de tu elección.
Crear un tensor llamado tensor_C con forma (3, 3) lleno de ceros.
Crear un tensor llamado tensor_D con forma (4, 4) lleno de unos.
Crear un tensor llamado tensor_E con 5 valores espaciados linealmente entre 3 y 15.
Crear un tensor llamado tensor_F con valores aleatorios y forma (2, 2).

Parte 2 — Conversiones

Convertir el arreglo de NumPy np_array en un tensor de TensorFlow llamado tensor_from_array.
Convertir el DataFrame df en un tensor de TensorFlow llamado tensor_from_dataframe.

Nota

Utiliza las funciones de TensorFlow más adecuadas para cada operación:
tf.fill() para tensores con un solo valor repetido;
tf.Variable() para tensores mutables;
tf.zeros() / tf.ones() para tensores llenos de ceros o unos;
tf.linspace() para tensores con valores espaciados linealmente;
tf.random.normal() para tensores aleatorios;
Utiliza tf.convert_to_tensor() para conversiones desde arreglos de NumPy o DataFrames de pandas;
Evita usar tf.constant() — utiliza las funciones más específicas mencionadas arriba.

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