Introdução aos Tensores
Introdução aos Tensores
Esta seção fornece um exame aprofundado dos Tensores, os componentes fundamentais do TensorFlow. Tensores são essenciais para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Este capítulo irá explorar sua importância e aplicações.
O que são Tensores?
Tensores podem ser vistos como arrays multidimensionais. Imagine-os como recipientes de dados, armazenando valores em um formato estruturado e N-dimensional. Você pode considerá-los como blocos de construção: individualmente, podem parecer simples, mas juntos podem formar estruturas complexas.
Tipos de Tensores
Você provavelmente já encontrou tensores antes, especialmente se já utilizou as bibliotecas NumPy e Pandas:
- Escalares: apenas um número único. Este é um tensor de 0 dimensões. Exemplo:
5; - Vetores: um array de números. Este é um tensor de 1 dimensão. Exemplo:
[1, 2, 3]; - Matrizes: um tensor de 2 dimensões. Pense como uma grade de números. Exemplo:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- Tensores 3D: ao empilhar matrizes, obtém-se tensores 3D;
O Tensor 3D mostrado na animação acima pode ser representado como:
[[[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]]]
Cada linha corresponde a uma matriz individual (Tensor 2D).
- Dimensões superiores: e você pode continuar empilhando para obter dimensões ainda maiores.
A transição de tensores de menor para maior dimensionalidade pode parecer um salto, mas é uma progressão natural ao lidar com estruturas de dados. Quanto mais você se aprofunda nas arquiteturas de redes neurais, especialmente em redes neurais convolucionais (CNNs) ou redes neurais recorrentes (RNNs), mais frequentemente irá se deparar com elas. A complexidade aumenta, mas lembre-se: em sua essência, são apenas contêineres de dados.
Significado em Deep Learning
A ênfase nos tensores em deep learning decorre de sua uniformidade e eficiência. Eles fornecem uma estrutura consistente, permitindo que operações matemáticas sejam realizadas de forma contínua, especialmente em GPUs. Ao lidar com diferentes formas de dados em redes neurais, como imagens ou sons, os tensores simplificam a representação dos dados, garantindo que formato, hierarquia e ordem sejam mantidos.
Criação Básica de Tensor
Existem diversas maneiras de criar um tensor no TensorFlow, desde a geração de dados aleatórios ou estruturados até a importação de dados de um conjunto de dados predefinido ou até mesmo de um arquivo. No entanto, por enquanto, o foco será no método mais simples – criar um tensor a partir de uma 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
Você precisa construir tensores com dimensões de 1, 2 e 3. Você pode preenchê-los com quaisquer valores de sua escolha, mas garanta que mantenha o número especificado de dimensões. Consulte o exemplo fornecido anteriormente e, se estiver em dúvida, veja a dica.
Nota
As sublistas dentro de qualquer tensor devem ter comprimentos consistentes. Por exemplo, se um subtensor de um tensor 2D tiver comprimento 3, todos os outros subtensores também devem ter esse comprimento. Enquanto
[[1, 2], [1, 2]]é um tensor válido,[[1, 2], [1, 2, 3]]não é.
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What are some real-world examples of tensors in deep learning?
Can you explain the difference between a tensor and a regular array?
How do higher-dimensional tensors work in neural networks?
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Esta seção fornece um exame aprofundado dos Tensores, os componentes fundamentais do TensorFlow. Tensores são essenciais para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Este capítulo irá explorar sua importância e aplicações.
O que são Tensores?
Tensores podem ser vistos como arrays multidimensionais. Imagine-os como recipientes de dados, armazenando valores em um formato estruturado e N-dimensional. Você pode considerá-los como blocos de construção: individualmente, podem parecer simples, mas juntos podem formar estruturas complexas.
Tipos de Tensores
Você provavelmente já encontrou tensores antes, especialmente se já utilizou as bibliotecas NumPy e Pandas:
- Escalares: apenas um número único. Este é um tensor de 0 dimensões. Exemplo:
5; - Vetores: um array de números. Este é um tensor de 1 dimensão. Exemplo:
[1, 2, 3]; - Matrizes: um tensor de 2 dimensões. Pense como uma grade de números. Exemplo:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- Tensores 3D: ao empilhar matrizes, obtém-se tensores 3D;
O Tensor 3D mostrado na animação acima pode ser representado como:
[[[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]]]
Cada linha corresponde a uma matriz individual (Tensor 2D).
- Dimensões superiores: e você pode continuar empilhando para obter dimensões ainda maiores.
A transição de tensores de menor para maior dimensionalidade pode parecer um salto, mas é uma progressão natural ao lidar com estruturas de dados. Quanto mais você se aprofunda nas arquiteturas de redes neurais, especialmente em redes neurais convolucionais (CNNs) ou redes neurais recorrentes (RNNs), mais frequentemente irá se deparar com elas. A complexidade aumenta, mas lembre-se: em sua essência, são apenas contêineres de dados.
Significado em Deep Learning
A ênfase nos tensores em deep learning decorre de sua uniformidade e eficiência. Eles fornecem uma estrutura consistente, permitindo que operações matemáticas sejam realizadas de forma contínua, especialmente em GPUs. Ao lidar com diferentes formas de dados em redes neurais, como imagens ou sons, os tensores simplificam a representação dos dados, garantindo que formato, hierarquia e ordem sejam mantidos.
Criação Básica de Tensor
Existem diversas maneiras de criar um tensor no TensorFlow, desde a geração de dados aleatórios ou estruturados até a importação de dados de um conjunto de dados predefinido ou até mesmo de um arquivo. No entanto, por enquanto, o foco será no método mais simples – criar um tensor a partir de uma 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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Você precisa construir tensores com dimensões de 1, 2 e 3. Você pode preenchê-los com quaisquer valores de sua escolha, mas garanta que mantenha o número especificado de dimensões. Consulte o exemplo fornecido anteriormente e, se estiver em dúvida, veja a dica.
Nota
As sublistas dentro de qualquer tensor devem ter comprimentos consistentes. Por exemplo, se um subtensor de um tensor 2D tiver comprimento 3, todos os outros subtensores também devem ter esse comprimento. Enquanto
[[1, 2], [1, 2]]é um tensor válido,[[1, 2], [1, 2, 3]]não é.
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