Résumons maintenant tous les sujets clés que nous avons abordés dans ce cours. N'hésitez pas à télécharger le matériel récapitulatif à la fin de cette page.

Configuration de TensorFlow

Installation

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Importation

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Types de Tenseurs

Création Simple de Tenseur

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Propriétés des Tenseurs

• Rang : Il vous indique le nombre de dimensions présentes dans le tenseur. Par exemple, une matrice a un rang de 2. Vous pouvez obtenir le rang du tenseur en utilisant l'attribut .ndim :

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• Forme : Cela décrit combien de valeurs existent dans chaque dimension. Une matrice 2x3 a une forme de (2, 3). La longueur du paramètre de forme correspond au rang du tenseur (son nombre de dimensions). Vous pouvez obtenir la forme du tenseur par l'attribut .shape :

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• Types : Les tenseurs existent en divers types de données. Bien qu'il y en ait beaucoup, certains des plus courants incluent float32, int32, et string. Vous pouvez obtenir le type de données du tenseur par l'attribut .dtype :

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Axes de Tenseur

Applications des Tenseurs

• Données Tabulaires

• Séquences de Texte

• Séquences Numériques

• Traitement d'image

• Traitement vidéo

Lots

Méthodes de Création de Tenseur

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Conversions

• NumPy à Tensor

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• Pandas à Tensor

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• Tenseur Constant à un Tenseur Variable

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Types de données

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Arithmétique

• Addition

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• Soustraction

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• Multiplication élément par élément

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• Division

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Diffusion

Algèbre Linéaire

• Multiplication de Matrices

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• Inversion de Matrice

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• Transposition

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• Produit Scalaire

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Remodeler

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Découpage

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Modification avec Slicing

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Concatenation

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Opérations de Réduction

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Bande de Gradient

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@tf.function

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