Вступ до Тензорів
Вступ до тензорів
У цьому розділі детально розглядаються тензори — основні складові TensorFlow. Тензори є невід’ємною частиною робочих процесів машинного та глибокого навчання. У цьому розділі буде розкрито їхнє значення та сфери застосування.
Що таке тензори?
Тензори можна розглядати як багатовимірні масиви. Уявіть їх як контейнери даних, що зберігають значення у структурованому N-вимірному форматі. Їх можна порівняти з будівельними блоками: окремо вони здаються простими, але разом утворюють складні структури.
Типи тензорів
Ви вже стикалися з тензорами, особливо якщо працювали з бібліотеками NumPy та Pandas:
- Скаляр: лише одне число. Це тензор нульової вимірності. Example:
5; - Вектор: масив чисел. Це одновимірний тензор. Example:
[1, 2, 3]; - Матриця: двовимірний тензор. Уявіть собі таблицю чисел. Example:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D тензори: якщо скласти матриці разом, отримаємо тривимірні тензори;
3D тензор, показаний на анімації вище, можна представити так:
[[[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]]]
Кожен рядок відповідає окремій матриці (2D тензору).
- Вищі виміри: і ви можете продовжувати додавати шари для ще вищих вимірів.
Перехід від тензорів нижчої вимірності до тензорів вищої вимірності може здаватися стрибком, але це природний процес при роботі з структурами даних. Чим глибше ви занурюєтесь у архітектури нейронних мереж, особливо згорткових нейронних мереж (CNN) або рекурентних нейронних мереж (RNN), тим частіше ви з ними стикаєтесь. Складність зростає, але пам'ятайте: по суті, це лише контейнери для даних.
Значення у глибокому навчанні
Значущість тензорів у глибокому навчанні обумовлена їхньою однорідністю та ефективністю. Вони забезпечують уніфіковану структуру, що дозволяє виконувати математичні операції безперешкодно, особливо на GPU. Під час роботи з різними типами даних у нейронних мережах, такими як зображення чи звук, тензори спрощують представлення даних, забезпечуючи збереження форми, ієрархії та порядку.
Базове створення тензорів
Існує багато способів створити тензор у TensorFlow: від генерації випадкових або структурованих даних до імпорту даних із заздалегідь визначеного набору чи навіть з файлу. Однак наразі зосередимося на найпростішому способі — створенні тензора з Python-списку.
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
Вам потрібно створити тензори з розмірностями 1, 2 та 3. Ви можете заповнити їх будь-якими значеннями на свій вибір, але обов'язково дотримуйтеся вказаної кількості вимірів. Зверніться до наведеного раніше прикладу, а якщо виникнуть труднощі — скористайтеся підказкою.
Примітка
Усі підсписки всередині будь-якого тензора повинні мати однакову довжину. Наприклад, якщо один підтензор 2D тензора має довжину 3, усі інші підтензори також повинні мати таку ж довжину. Тензор
[[1, 2], [1, 2]]є коректним, а[[1, 2], [1, 2, 3]]— ні.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What are some real-world examples where higher-dimensional tensors are used?
Can you explain the difference between tensors and regular arrays?
How do tensors help improve performance in deep learning?
Awesome!
Completion rate improved to 5.56Вступ до Тензорів
Свайпніть щоб показати меню
Вступ до тензорів
У цьому розділі детально розглядаються тензори — основні складові TensorFlow. Тензори є невід’ємною частиною робочих процесів машинного та глибокого навчання. У цьому розділі буде розкрито їхнє значення та сфери застосування.
Що таке тензори?
Тензори можна розглядати як багатовимірні масиви. Уявіть їх як контейнери даних, що зберігають значення у структурованому N-вимірному форматі. Їх можна порівняти з будівельними блоками: окремо вони здаються простими, але разом утворюють складні структури.
Типи тензорів
Ви вже стикалися з тензорами, особливо якщо працювали з бібліотеками NumPy та Pandas:
- Скаляр: лише одне число. Це тензор нульової вимірності. Example:
5; - Вектор: масив чисел. Це одновимірний тензор. Example:
[1, 2, 3]; - Матриця: двовимірний тензор. Уявіть собі таблицю чисел. Example:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D тензори: якщо скласти матриці разом, отримаємо тривимірні тензори;
3D тензор, показаний на анімації вище, можна представити так:
[[[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]]]
Кожен рядок відповідає окремій матриці (2D тензору).
- Вищі виміри: і ви можете продовжувати додавати шари для ще вищих вимірів.
Перехід від тензорів нижчої вимірності до тензорів вищої вимірності може здаватися стрибком, але це природний процес при роботі з структурами даних. Чим глибше ви занурюєтесь у архітектури нейронних мереж, особливо згорткових нейронних мереж (CNN) або рекурентних нейронних мереж (RNN), тим частіше ви з ними стикаєтесь. Складність зростає, але пам'ятайте: по суті, це лише контейнери для даних.
Значення у глибокому навчанні
Значущість тензорів у глибокому навчанні обумовлена їхньою однорідністю та ефективністю. Вони забезпечують уніфіковану структуру, що дозволяє виконувати математичні операції безперешкодно, особливо на GPU. Під час роботи з різними типами даних у нейронних мережах, такими як зображення чи звук, тензори спрощують представлення даних, забезпечуючи збереження форми, ієрархії та порядку.
Базове створення тензорів
Існує багато способів створити тензор у TensorFlow: від генерації випадкових або структурованих даних до імпорту даних із заздалегідь визначеного набору чи навіть з файлу. Однак наразі зосередимося на найпростішому способі — створенні тензора з Python-списку.
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
Вам потрібно створити тензори з розмірностями 1, 2 та 3. Ви можете заповнити їх будь-якими значеннями на свій вибір, але обов'язково дотримуйтеся вказаної кількості вимірів. Зверніться до наведеного раніше прикладу, а якщо виникнуть труднощі — скористайтеся підказкою.
Примітка
Усі підсписки всередині будь-якого тензора повинні мати однакову довжину. Наприклад, якщо один підтензор 2D тензора має довжину 3, усі інші підтензори також повинні мати таку ж довжину. Тензор
[[1, 2], [1, 2]]є коректним, а[[1, 2], [1, 2, 3]]— ні.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
