Tensoreiden Esittely
Johdanto tensoreihin
Tämä osio tarjoaa perusteellisen tarkastelun tensoreista, jotka ovat TensorFlown perusosia. Tensorit ovat keskeisiä koneoppimisen ja syväoppimisen työnkuluissa. Tässä luvussa käsitellään niiden merkitystä ja käyttökohteita.
Mitä tensorit ovat?
Tensorit voidaan nähdä moniulotteisina taulukoina. Ne toimivat datan säiliöinä, jotka sisältävät arvoja rakenteisessa, N-ulotteisessa muodossa. Voit ajatella niitä rakennuspalikoina: yksittäin ne voivat vaikuttaa yksinkertaisilta, mutta yhdessä ne muodostavat monimutkaisia rakenteita.
Tensorien tyypit
Olet todennäköisesti jo kohdannut tensoreita, erityisesti jos olet käyttänyt NumPy- ja Pandas-kirjastoja:
- Scalaarit: vain yksi luku. Tämä on 0-ulotteinen tensori. Esimerkki:
5; - Vektorit: lukujen taulukko. Tämä on 1-ulotteinen tensori. Esimerkki:
[1, 2, 3]; - Matriisit: 2-ulotteinen tensori. Ajattele sitä lukuruudukoksi. Esimerkki:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D-tensorit: kun pinoat matriiseja, saat 3D-tensoreita;
Yllä olevassa animaatiossa esitetty 3D-tensori voidaan esittää seuraavasti:
[[[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]]]
Jokainen rivi vastaa yksittäistä matriisia (2D-tensoria).
- Korkeammat ulottuvuudet: ja voit jatkaa pinoamista vielä korkeampiin ulottuvuuksiin.
Siirtyminen matalampien ulottuvuuksien tensoreista korkeampiin saattaa vaikuttaa suurelta harppaukselta, mutta kyseessä on luonnollinen kehitys tietorakenteiden käsittelyssä. Mitä syvemmälle menet neuroverkkoarkkitehtuureihin, erityisesti konvoluutiohermoverkkoihin (CNN) tai toistuvaisiin hermoverkkoihin (RNN), sitä useammin kohtaat näitä. Monimutkaisuus kasvaa, mutta muista, että pohjimmiltaan ne ovat vain datan säiliöitä.
Merkitys syväoppimisessa
Tensoreiden korostaminen syväoppimisessa johtuu niiden yhtenäisyydestä ja tehokkuudesta. Ne tarjoavat johdonmukaisen rakenteen, jonka ansiosta matemaattiset operaatiot voidaan suorittaa saumattomasti, erityisesti GPU:illa. Kun neuroverkoissa käsitellään erilaisia datamuotoja, kuten kuvia tai ääntä, tensorit yksinkertaistavat datan esitystä varmistaen muodon, hierarkian ja järjestyksen säilymisen.
Tenson perusluonti
Tensorin luomiseen TensorFlow'ssa on useita tapoja, kuten satunnaisen tai rakenteellisen datan generointi, datan tuonti ennalta määritellystä tietojoukosta tai jopa tiedostosta. Tässä keskitytään kuitenkin yksinkertaisimpaan tapaan – tensorin luomiseen Python-listasta.
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
Sinun tulee rakentaa tensoreita, joiden ulottuvuudet ovat 1, 2 ja 3. Voit täyttää ne haluamillasi arvoilla, mutta varmista, että säilytät määritellyn ulottuvuuksien määrän. Katso aiemmin annettua esimerkkiä, ja jos olet epävarma, tarkista vihje.
Huomio
Kaikkien tensorin alilistojen tulee olla samanpituisia. Esimerkiksi, jos yhden 2D-tensorin alilistan pituus on 3, kaikkien muiden alilistojen tulee olla myös pituudeltaan 3. Esimerkiksi
[[1, 2], [1, 2]]on kelvollinen tensori, mutta[[1, 2], [1, 2, 3]]ei ole.
Ratkaisu
Kiitos palautteestasi!
single
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.25Tensoreiden Esittely
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Johdanto tensoreihin
Tämä osio tarjoaa perusteellisen tarkastelun tensoreista, jotka ovat TensorFlown perusosia. Tensorit ovat keskeisiä koneoppimisen ja syväoppimisen työnkuluissa. Tässä luvussa käsitellään niiden merkitystä ja käyttökohteita.
Mitä tensorit ovat?
Tensorit voidaan nähdä moniulotteisina taulukoina. Ne toimivat datan säiliöinä, jotka sisältävät arvoja rakenteisessa, N-ulotteisessa muodossa. Voit ajatella niitä rakennuspalikoina: yksittäin ne voivat vaikuttaa yksinkertaisilta, mutta yhdessä ne muodostavat monimutkaisia rakenteita.
Tensorien tyypit
Olet todennäköisesti jo kohdannut tensoreita, erityisesti jos olet käyttänyt NumPy- ja Pandas-kirjastoja:
- Scalaarit: vain yksi luku. Tämä on 0-ulotteinen tensori. Esimerkki:
5; - Vektorit: lukujen taulukko. Tämä on 1-ulotteinen tensori. Esimerkki:
[1, 2, 3]; - Matriisit: 2-ulotteinen tensori. Ajattele sitä lukuruudukoksi. Esimerkki:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D-tensorit: kun pinoat matriiseja, saat 3D-tensoreita;
Yllä olevassa animaatiossa esitetty 3D-tensori voidaan esittää seuraavasti:
[[[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]]]
Jokainen rivi vastaa yksittäistä matriisia (2D-tensoria).
- Korkeammat ulottuvuudet: ja voit jatkaa pinoamista vielä korkeampiin ulottuvuuksiin.
Siirtyminen matalampien ulottuvuuksien tensoreista korkeampiin saattaa vaikuttaa suurelta harppaukselta, mutta kyseessä on luonnollinen kehitys tietorakenteiden käsittelyssä. Mitä syvemmälle menet neuroverkkoarkkitehtuureihin, erityisesti konvoluutiohermoverkkoihin (CNN) tai toistuvaisiin hermoverkkoihin (RNN), sitä useammin kohtaat näitä. Monimutkaisuus kasvaa, mutta muista, että pohjimmiltaan ne ovat vain datan säiliöitä.
Merkitys syväoppimisessa
Tensoreiden korostaminen syväoppimisessa johtuu niiden yhtenäisyydestä ja tehokkuudesta. Ne tarjoavat johdonmukaisen rakenteen, jonka ansiosta matemaattiset operaatiot voidaan suorittaa saumattomasti, erityisesti GPU:illa. Kun neuroverkoissa käsitellään erilaisia datamuotoja, kuten kuvia tai ääntä, tensorit yksinkertaistavat datan esitystä varmistaen muodon, hierarkian ja järjestyksen säilymisen.
Tenson perusluonti
Tensorin luomiseen TensorFlow'ssa on useita tapoja, kuten satunnaisen tai rakenteellisen datan generointi, datan tuonti ennalta määritellystä tietojoukosta tai jopa tiedostosta. Tässä keskitytään kuitenkin yksinkertaisimpaan tapaan – tensorin luomiseen Python-listasta.
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
Sinun tulee rakentaa tensoreita, joiden ulottuvuudet ovat 1, 2 ja 3. Voit täyttää ne haluamillasi arvoilla, mutta varmista, että säilytät määritellyn ulottuvuuksien määrän. Katso aiemmin annettua esimerkkiä, ja jos olet epävarma, tarkista vihje.
Huomio
Kaikkien tensorin alilistojen tulee olla samanpituisia. Esimerkiksi, jos yhden 2D-tensorin alilistan pituus on 3, kaikkien muiden alilistojen tulee olla myös pituudeltaan 3. Esimerkiksi
[[1, 2], [1, 2]]on kelvollinen tensori, mutta[[1, 2], [1, 2, 3]]ei ole.
Ratkaisu
Vaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoistaKiitos palautteestasi!
single
