Quelle opération `tf.matmul()` effectue-t-elle ?

Que fait `tf.transpose()` à un tenseur ?

Que peuvent faire les opérations de réduction dans TensorFlow ?

Que fait l'enregistrement de Gradient Tape dans TensorFlow ?

Quel est le but du décorateur `@tf.function` ?

Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

Qu'est-ce qu'un "rang" dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

Quel est l'avantage de transformer une fonction en un graphe dans TensorFlow ?

Plongez dans le monde de TensorFlow avec notre cours, conçu pour vous donner une compréhension solide de ses composants principaux. Commencez par une exploration des tenseurs et des bases du framework TensorFlow. À la fin du cours, vous aurez perfectionné les compétences nécessaires pour construire des systèmes basés sur les tenseurs, y compris la création d'un réseau neuronal de base. Équipez-vous des connaissances pour exploiter tout le potentiel de TensorFlow et posez les bases pour des poursuites avancées en apprentissage profond.

Vous acquerrez une compréhension fondamentale des principaux composants de TensorFlow - les Tensors. Vous explorerez la nature et les applications des Tensors, vous vous familiariserez avec les propriétés des Tensors et vous acquerrez des connaissances sur les opérations mathématiques essentielles.

Vous apprendrez comment fonctionne TensorFlow et les moyens d'améliorer ses performances. À la fin de ce module, vous serez bien équipé pour implémenter des réseaux neuronaux de base ou d'autres calculs de tensors, en utilisant uniquement la bibliothèque TensorFlow sans aucun ajout.

Introduction à TensorFlow

Quiz : Conclusion

1. Quelle opération `tf.matmul()` effectue-t-elle ?

2. Que fait `tf.transpose()` à un tenseur ?

3. Que peuvent faire les opérations de réduction dans TensorFlow ?

4. Que fait l'enregistrement de Gradient Tape dans TensorFlow ?

5. Quel est le but du décorateur `@tf.function` ?

6. Dans TensorFlow, à quoi fait référence le broadcasting ?

7. Qu'est-ce qu'un "rang" dans le contexte des tenseurs TensorFlow ?

8. Quel est l'avantage de transformer une fonction en un graphe dans TensorFlow ?