Tensorien Esittely
Johdatus tensoreihin
Tässä osiossa tarkastellaan perusteellisesti tensoreita, jotka ovat TensorFlow'n peruskomponentteja. Tensorit ovat keskeisiä koneoppimisen ja syväoppimisen työnkuluissa. Tässä luvussa käsitellään niiden merkitystä ja käyttökohteita.
Mitä tensorit ovat?
Tensorit voidaan nähdä moniulotteisina taulukoina. Kuvittele ne datan säiliöiksi, jotka sisältävät arvoja rakenteellisessa, N-ulotteisessa muodossa. Voit ajatella niitä rakennuspalikoina: yksittäin ne voivat vaikuttaa yksinkertaisilta, mutta yhdessä niistä muodostuu 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 eteneminen tietorakenteiden käsittelyssä. Mitä syvemmälle menet neuroverkkoarkkitehtuureihin, erityisesti konvoluutiohermoverkkoihin (CNN) tai toistuvien hermoverkkoihin (RNN), sitä useammin kohtaat näitä. Monimutkaisuus kasvaa, mutta muista, että pohjimmiltaan ne ovat vain datan säiliöitä.
Merkitys syväoppimisessa
Tensorien 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.
Tenzorin perusluonti
Tensorin luomiseen TensorFlow'ssa on useita tapoja, kuten satunnaisen tai rakenteellisen datan generointi, datan tuominen 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 tarvittaessa tutustu vihjeeseen.
Huomio
Kaikkien tensorin alilistojen tulee olla samanpituisia. Esimerkiksi, jos yhden 2D-tensorin alatensorin pituus on 3, kaikkien muiden alatensoreiden tulee olla myös samanpituisia. 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
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?
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Tensorien Esittely
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Johdatus tensoreihin
Tässä osiossa tarkastellaan perusteellisesti tensoreita, jotka ovat TensorFlow'n peruskomponentteja. Tensorit ovat keskeisiä koneoppimisen ja syväoppimisen työnkuluissa. Tässä luvussa käsitellään niiden merkitystä ja käyttökohteita.
Mitä tensorit ovat?
Tensorit voidaan nähdä moniulotteisina taulukoina. Kuvittele ne datan säiliöiksi, jotka sisältävät arvoja rakenteellisessa, N-ulotteisessa muodossa. Voit ajatella niitä rakennuspalikoina: yksittäin ne voivat vaikuttaa yksinkertaisilta, mutta yhdessä niistä muodostuu 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 eteneminen tietorakenteiden käsittelyssä. Mitä syvemmälle menet neuroverkkoarkkitehtuureihin, erityisesti konvoluutiohermoverkkoihin (CNN) tai toistuvien hermoverkkoihin (RNN), sitä useammin kohtaat näitä. Monimutkaisuus kasvaa, mutta muista, että pohjimmiltaan ne ovat vain datan säiliöitä.
Merkitys syväoppimisessa
Tensorien 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.
Tenzorin perusluonti
Tensorin luomiseen TensorFlow'ssa on useita tapoja, kuten satunnaisen tai rakenteellisen datan generointi, datan tuominen 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 tarvittaessa tutustu vihjeeseen.
Huomio
Kaikkien tensorin alilistojen tulee olla samanpituisia. Esimerkiksi, jos yhden 2D-tensorin alatensorin pituus on 3, kaikkien muiden alatensoreiden tulee olla myös samanpituisia. 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
