Introduzione ai Tensori
Introduzione ai Tensori
Questa sezione offre un esame approfondito dei tensori, i componenti fondamentali di TensorFlow. I tensori sono elementi essenziali nei flussi di lavoro di machine learning e deep learning. Questo capitolo ne esplorerà l'importanza e le applicazioni.
Cosa sono i Tensori?
I tensori possono essere considerati come array multidimensionali. Si possono immaginare come contenitori di dati, che racchiudono valori in un formato strutturato e N-dimensionale. Possono essere visti come elementi di base: singolarmente possono sembrare semplici, ma insieme possono formare strutture complesse.
Tipi di Tensori
Probabilmente hai già incontrato i tensori, soprattutto se hai utilizzato le librerie NumPy e Pandas:
- Scalari: solo un singolo numero. Questo è un tensore a 0 dimensioni. Esempio:
5; - Vettori: un array di numeri. Questo è un tensore a 1 dimensione. Esempio:
[1, 2, 3]; - Matrici: un tensore a 2 dimensioni. Si può pensare come una griglia di numeri. Esempio:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- Tensori 3D: se si impilano matrici, si ottengono tensori 3D;
Il tensore 3D mostrato nell'animazione sopra può essere rappresentato come:
[[[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]]]
Ogni riga corrisponde a una singola matrice (tensore 2D).
- Dimensioni superiori: ed è possibile continuare ad impilare per ottenere dimensioni ancora maggiori.
Il passaggio da tensori a bassa dimensione a tensori a dimensione superiore può sembrare un salto, ma rappresenta una progressione naturale quando si lavora con strutture dati. Più si approfondiscono le architetture di reti neurali, in particolare le convolutional neural networks (CNN) o le recurrent neural networks (RNN), più frequentemente si incontrano questi elementi. La complessità aumenta, ma ricorda che, alla base, sono semplicemente contenitori di dati.
Importanza nel Deep Learning
L'importanza dei tensori nel deep learning deriva dalla loro uniformità ed efficienza. Forniscono una struttura coerente, consentendo l'esecuzione fluida delle operazioni matematiche, soprattutto sulle GPU. Quando si gestiscono diverse forme di dati nelle reti neurali, come immagini o suoni, i tensori semplificano la rappresentazione dei dati, garantendo il mantenimento di forma, gerarchia e ordine.
Creazione di un Tensore di Base
Esistono numerosi modi per creare un tensore in TensorFlow, che vanno dalla generazione di dati casuali o strutturati all'importazione di dati da un dataset predefinito o persino da un file. Tuttavia, per ora, concentriamoci sul metodo più semplice: creare un tensore da una lista 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
È necessario costruire tensori con dimensioni pari a 1, 2 e 3. Puoi popolarli con qualsiasi valore a tua scelta, ma assicurati di mantenere il numero di dimensioni specificato. Fai riferimento all'esempio fornito in precedenza e, se hai dei dubbi, consulta il suggerimento.
Nota
Le sottoliste all'interno di un tensore devono avere tutte la stessa lunghezza. Ad esempio, se un sottensore di un tensore 2D ha lunghezza 3, anche tutti gli altri sottensori devono avere quella lunghezza. Mentre
[[1, 2], [1, 2]]è un tensore valido,[[1, 2], [1, 2, 3]]non lo è.
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Can you explain the difference between a tensor and a regular array?
How do higher-dimensional tensors work in neural networks?
Fantastico!
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Cosa sono i Tensori?
I tensori possono essere considerati come array multidimensionali. Si possono immaginare come contenitori di dati, che racchiudono valori in un formato strutturato e N-dimensionale. Possono essere visti come elementi di base: singolarmente possono sembrare semplici, ma insieme possono formare strutture complesse.
Tipi di Tensori
Probabilmente hai già incontrato i tensori, soprattutto se hai utilizzato le librerie NumPy e Pandas:
- Scalari: solo un singolo numero. Questo è un tensore a 0 dimensioni. Esempio:
5; - Vettori: un array di numeri. Questo è un tensore a 1 dimensione. Esempio:
[1, 2, 3]; - Matrici: un tensore a 2 dimensioni. Si può pensare come una griglia di numeri. Esempio:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- Tensori 3D: se si impilano matrici, si ottengono tensori 3D;
Il tensore 3D mostrato nell'animazione sopra può essere rappresentato come:
[[[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]]]
Ogni riga corrisponde a una singola matrice (tensore 2D).
- Dimensioni superiori: ed è possibile continuare ad impilare per ottenere dimensioni ancora maggiori.
Il passaggio da tensori a bassa dimensione a tensori a dimensione superiore può sembrare un salto, ma rappresenta una progressione naturale quando si lavora con strutture dati. Più si approfondiscono le architetture di reti neurali, in particolare le convolutional neural networks (CNN) o le recurrent neural networks (RNN), più frequentemente si incontrano questi elementi. La complessità aumenta, ma ricorda che, alla base, sono semplicemente contenitori di dati.
Importanza nel Deep Learning
L'importanza dei tensori nel deep learning deriva dalla loro uniformità ed efficienza. Forniscono una struttura coerente, consentendo l'esecuzione fluida delle operazioni matematiche, soprattutto sulle GPU. Quando si gestiscono diverse forme di dati nelle reti neurali, come immagini o suoni, i tensori semplificano la rappresentazione dei dati, garantendo il mantenimento di forma, gerarchia e ordine.
Creazione di un Tensore di Base
Esistono numerosi modi per creare un tensore in TensorFlow, che vanno dalla generazione di dati casuali o strutturati all'importazione di dati da un dataset predefinito o persino da un file. Tuttavia, per ora, concentriamoci sul metodo più semplice: creare un tensore da una lista 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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È necessario costruire tensori con dimensioni pari a 1, 2 e 3. Puoi popolarli con qualsiasi valore a tua scelta, ma assicurati di mantenere il numero di dimensioni specificato. Fai riferimento all'esempio fornito in precedenza e, se hai dei dubbi, consulta il suggerimento.
Nota
Le sottoliste all'interno di un tensore devono avere tutte la stessa lunghezza. Ad esempio, se un sottensore di un tensore 2D ha lunghezza 3, anche tutti gli altri sottensori devono avere quella lunghezza. Mentre
[[1, 2], [1, 2]]è un tensore valido,[[1, 2], [1, 2, 3]]non lo è.
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