Introduction aux Tenseurs
Introduction aux tenseurs
Cette section propose une analyse approfondie des tenseurs, éléments fondamentaux de TensorFlow. Les tenseurs sont essentiels dans les flux de travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Ce chapitre examine leur importance et leurs applications.
Que sont les tenseurs ?
Les tenseurs peuvent être considérés comme des tableaux multidimensionnels. Imaginez-les comme des conteneurs de données, stockant des valeurs dans un format structuré et N-dimensionnel. Ils constituent les éléments de base : pris individuellement, ils paraissent simples, mais assemblés, ils permettent de créer des structures complexes.
Types de tenseurs
Vous avez probablement déjà rencontré des tenseurs, notamment si vous avez utilisé les bibliothèques NumPy et Pandas :
- Scalaires : un seul nombre. Il s'agit d'un tenseur de dimension 0. Exemple :
5; - Vecteurs : un tableau de nombres. Il s'agit d'un tenseur de dimension 1. Exemple :
[1, 2, 3]; - Matrices : un tenseur de dimension 2. À considérer comme une grille de nombres. Exemple :
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- Tenseurs 3D : en empilant des matrices, on obtient des tenseurs 3D ;
Le tenseur 3D illustré dans l’animation ci-dessus peut être représenté comme suit :
[[[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]]]
Chaque ligne correspond à une matrice individuelle (tenseur 2D).
- Dimensions supérieures : il est possible de continuer à empiler pour obtenir des dimensions encore plus élevées.
Le passage d’un tenseur de dimension inférieure à un tenseur de dimension supérieure peut sembler être un saut, mais il s’agit d’une progression naturelle lors de la manipulation de structures de données. Plus l’exploration des architectures de réseaux neuronaux progresse, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou les réseaux de neurones récurrents (RNN), plus ces structures deviennent courantes. La complexité augmente, mais il faut garder à l’esprit qu’à la base, il ne s’agit que de conteneurs de données.
Importance dans l'apprentissage profond
L'accent mis sur les tenseurs en apprentissage profond provient de leur uniformité et efficacité. Ils offrent une structure cohérente, permettant l'exécution fluide des opérations mathématiques, notamment sur les GPU. Lors du traitement de différentes formes de données dans les réseaux neuronaux, telles que les images ou le son, les tenseurs facilitent la représentation des données, garantissant le maintien de la forme, de la hiérarchie et de l'ordre.
Création de tenseur de base
Il existe de nombreuses méthodes pour créer un tenseur dans TensorFlow, allant de la génération de données aléatoires ou structurées à l'importation de données depuis un jeu de données prédéfini ou même un fichier. Cependant, concentrons-nous pour l'instant sur la méthode la plus simple : créer un tenseur à partir d'une liste Python.
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
Vous devez construire des tenseurs avec des dimensions de 1, 2 et 3. Vous pouvez les remplir avec les valeurs de votre choix, mais veillez à respecter le nombre de dimensions spécifié. Reportez-vous à l'exemple fourni précédemment et, en cas de doute, consultez l'indice.
Remarque
Les sous-listes à l'intérieur d'un tenseur doivent toutes avoir la même longueur. Par exemple, si un sous-tenseur d'un tenseur 2D a une longueur de 3, tous les autres sous-tenseurs doivent également avoir cette longueur. Ainsi,
[[1, 2], [1, 2]]est un tenseur valide, tandis que[[1, 2], [1, 2, 3]]ne l'est pas.
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Que sont les tenseurs ?
Les tenseurs peuvent être considérés comme des tableaux multidimensionnels. Imaginez-les comme des conteneurs de données, stockant des valeurs dans un format structuré et N-dimensionnel. Ils constituent les éléments de base : pris individuellement, ils paraissent simples, mais assemblés, ils permettent de créer des structures complexes.
Types de tenseurs
Vous avez probablement déjà rencontré des tenseurs, notamment si vous avez utilisé les bibliothèques NumPy et Pandas :
- Scalaires : un seul nombre. Il s'agit d'un tenseur de dimension 0. Exemple :
5; - Vecteurs : un tableau de nombres. Il s'agit d'un tenseur de dimension 1. Exemple :
[1, 2, 3]; - Matrices : un tenseur de dimension 2. À considérer comme une grille de nombres. Exemple :
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- Tenseurs 3D : en empilant des matrices, on obtient des tenseurs 3D ;
Le tenseur 3D illustré dans l’animation ci-dessus peut être représenté comme suit :
[[[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]]]
Chaque ligne correspond à une matrice individuelle (tenseur 2D).
- Dimensions supérieures : il est possible de continuer à empiler pour obtenir des dimensions encore plus élevées.
Le passage d’un tenseur de dimension inférieure à un tenseur de dimension supérieure peut sembler être un saut, mais il s’agit d’une progression naturelle lors de la manipulation de structures de données. Plus l’exploration des architectures de réseaux neuronaux progresse, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou les réseaux de neurones récurrents (RNN), plus ces structures deviennent courantes. La complexité augmente, mais il faut garder à l’esprit qu’à la base, il ne s’agit que de conteneurs de données.
Importance dans l'apprentissage profond
L'accent mis sur les tenseurs en apprentissage profond provient de leur uniformité et efficacité. Ils offrent une structure cohérente, permettant l'exécution fluide des opérations mathématiques, notamment sur les GPU. Lors du traitement de différentes formes de données dans les réseaux neuronaux, telles que les images ou le son, les tenseurs facilitent la représentation des données, garantissant le maintien de la forme, de la hiérarchie et de l'ordre.
Création de tenseur de base
Il existe de nombreuses méthodes pour créer un tenseur dans TensorFlow, allant de la génération de données aléatoires ou structurées à l'importation de données depuis un jeu de données prédéfini ou même un fichier. Cependant, concentrons-nous pour l'instant sur la méthode la plus simple : créer un tenseur à partir d'une liste Python.
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)
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Vous devez construire des tenseurs avec des dimensions de 1, 2 et 3. Vous pouvez les remplir avec les valeurs de votre choix, mais veillez à respecter le nombre de dimensions spécifié. Reportez-vous à l'exemple fourni précédemment et, en cas de doute, consultez l'indice.
Remarque
Les sous-listes à l'intérieur d'un tenseur doivent toutes avoir la même longueur. Par exemple, si un sous-tenseur d'un tenseur 2D a une longueur de 3, tous les autres sous-tenseurs doivent également avoir cette longueur. Ainsi,
[[1, 2], [1, 2]]est un tenseur valide, tandis que[[1, 2], [1, 2, 3]]ne l'est pas.
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