Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Tillämpningar av Tensorer | Tensorer
Introduktion till Tensorflow

bookTillämpningar av Tensorer

Tillämpningar av tensorer

Tensorer, med sin flerdimensionella natur, används inom ett brett spektrum av databearbetningsuppgifter. Deras struktur och form är avgörande för hur de representerar och bearbetar data i olika sammanhang. Låt oss undersöka:

  • Tabelldata: ofta representerade i 2D-tensorer, där tabellstrukturen påminner om matriser. Varje rad kan representera en datapost och varje kolumn kan motsvara en egenskap eller attribut hos datan. Till exempel skulle en datamängd med 1000 prover och 10 egenskaper kapslas in i en tensor med formen (1000, 10);
  • Textsekvenser: sekvenser, såsom tidsserier eller textdata, mappas vanligtvis till 2D-tensorer. En dimension sekvenserar genom tid eller längd, medan den andra anger egenskaper vid varje tidpunkt. En text på 200 ord som bearbetas med embeddingar av storlek 50 motsvarar en tensor av formen (200, 50);
Note
Not

Embeddingar inom textbearbetning är ett sätt att omvandla ord till numeriska vektorer, så att ord med liknande betydelse får liknande vektorvärden. Detta gör det möjligt för datorer att bättre förstå och arbeta med textdata genom att fånga semantiska relationer mellan ord. I detta exempel kommer varje ord att omvandlas till en vektor med längden 50, vilket innebär att varje ord representeras av 50 flyttal.

  • Numeriska sekvenser: i scenarier såsom övervakning av flera systemparametrar över tid kan 2D-tensorer användas. Tänk på ett styrsystem där du observerar beteendet hos 5 olika parametrar (t.ex. temperatur, tryck, luftfuktighet, spänning och ström) under en period av 10 timmar. Varje parameter har 40 datapunkter registrerade varje timme. Under 10 timmar summeras detta till en tensorform av (400, 5). I detta format spårar den första dimensionen tidslinjen sekventiellt (med 40 datapunkter för varje av de 10 timmarna, totalt 400), medan den andra dimensionen visar data för var och en av de 5 parametrarna vid varje datapunkt;
  • Bildbehandling: bilder representeras huvudsakligen som 3D-tensorer. Bildens höjd och bredd utgör de två första dimensionerna, medan djupet (färgkanaler som RGB) utgör den tredje. En färgbild med 256x256 pixlar skulle ha en tensorform av (256, 256, 3);
Note
Not

Den sista dimensionen har längden 3 eftersom varje pixel i RGB-färgpaletten representeras av tre distinkta värden, motsvarande dess färgkanaler: Röd, Grön och Blå.

  • Videobehandling: videor, som är sekvenser av bilder, uttrycks med hjälp av 4D-tensorer. Tänk på varje bildruta som en bild. Så en 60-sekunders video, samplad vid 1 bildruta per sekund, där varje bildruta är en 256x256 färgbild, skulle representeras som en tensor av (60, 256, 256, 3).
Note
Notera

För en video med 30 bildrutor per sekund skulle vi ha 30 * number of seconds totala bildrutor. Så för 60 sekunder blir det 30 bildrutor/sekund multiplicerat med 60 sekunder, vilket ger oss 1800 bildrutor. Detta skulle resultera i en tensorform av (1800, 256, 256, 3).

Att förstå dessa former och logiken bakom dem är grundläggande. Genom att säkerställa korrekta tensordimensioner anpassar vi data på rätt sätt och lägger grunden för effektiv modellträning och inferens.

1. Du har en tabell med patientjournaler för 500 patienter. Varje journal har 8 egenskaper såsom ålder, blodtyp, längd och vikt. Vilken tensorform representerar dessa data?

2. En roman bearbetas ord för ord och innehåller totalt 1000 ord. Om varje ord representeras med inbäddningar av storlek 20, vilken tensorform beskriver dessa data?

3. Ett miljöövervakningssystem samlar in data om 4 olika mätvärden (såsom CO2-nivå, temperatur, luftfuktighet och lufttryck) under 12 timmar. Om varje timme innehåller 30 datapunkter för varje mätvärde, vilken tensorform gäller?

4. Du har en datamängd med 200 gråskalebilder för ett maskininlärningsprojekt. Varje bild är 128x128 pixlar. Gråskalebilder har endast 1 kanal. Vilken är tensorns form som representerar denna data?

question mark

Du har en tabell med patientjournaler för 500 patienter. Varje journal har 8 egenskaper såsom ålder, blodtyp, längd och vikt. Vilken tensorform representerar dessa data?

Select the correct answer

question mark

En roman bearbetas ord för ord och innehåller totalt 1000 ord. Om varje ord representeras med inbäddningar av storlek 20, vilken tensorform beskriver dessa data?

Select the correct answer

question mark

Ett miljöövervakningssystem samlar in data om 4 olika mätvärden (såsom CO2-nivå, temperatur, luftfuktighet och lufttryck) under 12 timmar. Om varje timme innehåller 30 datapunkter för varje mätvärde, vilken tensorform gäller?

Select the correct answer

question mark

Du har en datamängd med 200 gråskalebilder för ett maskininlärningsprojekt. Varje bild är 128x128 pixlar. Gråskalebilder har endast 1 kanal. Vilken är tensorns form som representerar denna data?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 4

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Awesome!

Completion rate improved to 5.56

bookTillämpningar av Tensorer

Svep för att visa menyn

Tillämpningar av tensorer

Tensorer, med sin flerdimensionella natur, används inom ett brett spektrum av databearbetningsuppgifter. Deras struktur och form är avgörande för hur de representerar och bearbetar data i olika sammanhang. Låt oss undersöka:

  • Tabelldata: ofta representerade i 2D-tensorer, där tabellstrukturen påminner om matriser. Varje rad kan representera en datapost och varje kolumn kan motsvara en egenskap eller attribut hos datan. Till exempel skulle en datamängd med 1000 prover och 10 egenskaper kapslas in i en tensor med formen (1000, 10);
  • Textsekvenser: sekvenser, såsom tidsserier eller textdata, mappas vanligtvis till 2D-tensorer. En dimension sekvenserar genom tid eller längd, medan den andra anger egenskaper vid varje tidpunkt. En text på 200 ord som bearbetas med embeddingar av storlek 50 motsvarar en tensor av formen (200, 50);
Note
Not

Embeddingar inom textbearbetning är ett sätt att omvandla ord till numeriska vektorer, så att ord med liknande betydelse får liknande vektorvärden. Detta gör det möjligt för datorer att bättre förstå och arbeta med textdata genom att fånga semantiska relationer mellan ord. I detta exempel kommer varje ord att omvandlas till en vektor med längden 50, vilket innebär att varje ord representeras av 50 flyttal.

  • Numeriska sekvenser: i scenarier såsom övervakning av flera systemparametrar över tid kan 2D-tensorer användas. Tänk på ett styrsystem där du observerar beteendet hos 5 olika parametrar (t.ex. temperatur, tryck, luftfuktighet, spänning och ström) under en period av 10 timmar. Varje parameter har 40 datapunkter registrerade varje timme. Under 10 timmar summeras detta till en tensorform av (400, 5). I detta format spårar den första dimensionen tidslinjen sekventiellt (med 40 datapunkter för varje av de 10 timmarna, totalt 400), medan den andra dimensionen visar data för var och en av de 5 parametrarna vid varje datapunkt;
  • Bildbehandling: bilder representeras huvudsakligen som 3D-tensorer. Bildens höjd och bredd utgör de två första dimensionerna, medan djupet (färgkanaler som RGB) utgör den tredje. En färgbild med 256x256 pixlar skulle ha en tensorform av (256, 256, 3);
Note
Not

Den sista dimensionen har längden 3 eftersom varje pixel i RGB-färgpaletten representeras av tre distinkta värden, motsvarande dess färgkanaler: Röd, Grön och Blå.

  • Videobehandling: videor, som är sekvenser av bilder, uttrycks med hjälp av 4D-tensorer. Tänk på varje bildruta som en bild. Så en 60-sekunders video, samplad vid 1 bildruta per sekund, där varje bildruta är en 256x256 färgbild, skulle representeras som en tensor av (60, 256, 256, 3).
Note
Notera

För en video med 30 bildrutor per sekund skulle vi ha 30 * number of seconds totala bildrutor. Så för 60 sekunder blir det 30 bildrutor/sekund multiplicerat med 60 sekunder, vilket ger oss 1800 bildrutor. Detta skulle resultera i en tensorform av (1800, 256, 256, 3).

Att förstå dessa former och logiken bakom dem är grundläggande. Genom att säkerställa korrekta tensordimensioner anpassar vi data på rätt sätt och lägger grunden för effektiv modellträning och inferens.

1. Du har en tabell med patientjournaler för 500 patienter. Varje journal har 8 egenskaper såsom ålder, blodtyp, längd och vikt. Vilken tensorform representerar dessa data?

2. En roman bearbetas ord för ord och innehåller totalt 1000 ord. Om varje ord representeras med inbäddningar av storlek 20, vilken tensorform beskriver dessa data?

3. Ett miljöövervakningssystem samlar in data om 4 olika mätvärden (såsom CO2-nivå, temperatur, luftfuktighet och lufttryck) under 12 timmar. Om varje timme innehåller 30 datapunkter för varje mätvärde, vilken tensorform gäller?

4. Du har en datamängd med 200 gråskalebilder för ett maskininlärningsprojekt. Varje bild är 128x128 pixlar. Gråskalebilder har endast 1 kanal. Vilken är tensorns form som representerar denna data?

question mark

Du har en tabell med patientjournaler för 500 patienter. Varje journal har 8 egenskaper såsom ålder, blodtyp, längd och vikt. Vilken tensorform representerar dessa data?

Select the correct answer

question mark

En roman bearbetas ord för ord och innehåller totalt 1000 ord. Om varje ord representeras med inbäddningar av storlek 20, vilken tensorform beskriver dessa data?

Select the correct answer

question mark

Ett miljöövervakningssystem samlar in data om 4 olika mätvärden (såsom CO2-nivå, temperatur, luftfuktighet och lufttryck) under 12 timmar. Om varje timme innehåller 30 datapunkter för varje mätvärde, vilken tensorform gäller?

Select the correct answer

question mark

Du har en datamängd med 200 gråskalebilder för ett maskininlärningsprojekt. Varje bild är 128x128 pixlar. Gråskalebilder har endast 1 kanal. Vilken är tensorns form som representerar denna data?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 4
some-alt