Erstellen von Tensoren

Diese Lektion konzentriert sich auf die Erstellung von Tensoren mit TensorFlow. TensorFlow bietet zahlreiche Methoden zur Initialisierung von Tensoren. Am Ende dieser Lektion sind Sie in der Lage, Tensoren für eine Vielzahl von Anwendungen zu erzeugen.

Grundlegende Tensor-Initialisierer

tf.constant(): Dies ist die einfachste Methode, um einen Tensor zu erstellen. Wie der Name schon sagt, enthalten mit dieser Methode initialisierte Tensoren konstante Werte und sind unveränderlich;


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import tensorflow as tf

# Create a 2x2 constant tensor
tensor_const = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_const)

tf.Variable(): Im Gegensatz zu tf.constant() ist ein mit tf.Variable() definierter Tensor veränderbar. Das bedeutet, sein Wert kann geändert werden, was ihn ideal für trainierbare Parameter in Modellen macht;


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import tensorflow as tf

# Create a variable tensor
tensor_var = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_var)

tf.zeros(): Erstellt einen Tensor, der nur Nullen enthält;


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import tensorflow as tf

# Zero tensor of shape (3, 3)
tensor_zeros = tf.zeros((3, 3))
print(tensor_zeros)

tf.ones(): im Gegensatz dazu erzeugt dies einen Tensor, der nur Einsen enthält;


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import tensorflow as tf

# Ones tensor of shape (2, 2)
tensor_ones = tf.ones((2, 2))
print(tensor_ones)

tf.fill(): erstellt einen Tensor, der mit einem bestimmten Wert gefüllt ist;


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import tensorflow as tf

# Tensor of shape (2, 2) filled with 6
tensor_fill = tf.fill((2, 2), 6)
print(tensor_fill)

tf.linspace() und tf.range(): ideal zur Erstellung von Sequenzen;


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import tensorflow as tf

# Generate a sequence of numbers starting from 0, ending at 9
tensor_range = tf.range(10)
print(tensor_range)

# Create 5 equally spaced values between 0 and 10
tensor_linspace = tf.linspace(0, 10, 5)
print(tensor_linspace)

tf.random: erzeugt Tensoren mit Zufallswerten. Innerhalb dieses Moduls stehen verschiedene Verteilungen und Funktionen zur Verfügung, wie tf.random.normal() für Werte aus einer Normalverteilung und tf.random.uniform() für Werte aus einer Gleichverteilung.

Hinweis

Es ist auch möglich, einen festen Seed zu setzen, um bei jeder Zufallszahlengenerierung konsistente Ergebnisse mit tf.random.set_seed() zu erhalten. Beachten Sie jedoch, dass Sie dadurch für jede Zufallsgenerierung innerhalb von TensorFlow dieselbe Zahl erhalten.

Wenn Sie konsistente Zahlen nur für einen bestimmten Befehl erzielen möchten, können Sie diesem Befehl das Argument seed mit dem gewünschten Seed-Wert übergeben.


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import tensorflow as tf

# Set random seed
tf.random.set_seed(72)

# Tensor of shape (2, 2) with random values normally distributed 
# (by default `mean=0` and `std=1`)
tensor_random = tf.random.normal((2, 2), mean=4, stddev=0.5)
print(tensor_random)

# Tensor of shape (2, 2) with random values uniformly distributed 
# (by default `min=0` and `max=1`)
tensor_random = tf.random.uniform((2, 2), minval=-2, maxval=2)
print(tensor_random)

Konvertierung zwischen Datenstrukturen

TensorFlow-Tensoren können nahtlos in vertraute Python-Datenstrukturen umgewandelt werden und umgekehrt.

Aus Numpy-Arrays: TensorFlow-Tensoren und Numpy-Arrays sind weitgehend interoperabel. Verwenden Sie tf.convert_to_tensor();


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import numpy as np
import tensorflow as tf

# Create a NumPy array based on a Python list
numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Convert a NumPy array to a tensor
tensor_from_np = tf.convert_to_tensor(numpy_array)

print(tensor_from_np)

Aus Pandas DataFrames: Für diejenigen, die gerne mit Pandas Daten analysieren, ist die Umwandlung eines DataFrame oder einer Series in einen TensorFlow-Tensor unkompliziert. Verwenden Sie ebenfalls tf.convert_to_tensor();


              12345678910
            
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# Create a DataFrame based on dictionary
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# Convert a DataFrame to a tensor
tensor_from_df = tf.convert_to_tensor(df.values)

print(tensor_from_df)

Hinweis

Stellen Sie stets sicher, dass die Datentypen Ihrer ursprünglichen Strukturen (Numpy-Arrays oder Pandas DataFrames) kompatibel mit den TensorFlow-Tensor-Datentypen sind. Bei einer Abweichung sollte eine Typumwandlung in Betracht gezogen werden.

Konvertieren eines konstanten Tensors in eine Variable: Eine Variable kann mit verschiedenen Methoden zur Tensor-Erstellung wie tf.ones(), tf.linspace(), tf.random usw. initialisiert werden. Übergeben Sie einfach die Funktion oder den bereits existierenden Tensor an tf.Variable().


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import tensorflow as tf

# Create a variable from a tensor
tensor = tf.random.normal((2, 3))
variable_1 = tf.Variable(tensor)

# Create a variable based on other generator
variable_2 = tf.Variable(tf.zeros((2, 2)))

# Display tensors
print(variable_1)
print('-' * 50)
print(variable_2)

Um das Erstellen von Tensors zu üben, empfiehlt sich das Ausprobieren verschiedener Formen und Werte. Weitere Informationen zu spezifischen Befehlen finden Sie in der offiziellen TensorFlow-Dokumentation. Dort finden Sie alle Informationen zu jedem Befehl oder Modul der Bibliothek.

Aufgabe

Swipe to start coding

Ihre Aufgabe ist es, verschiedene Tensoren mit TensorFlow zu erstellen, zu modifizieren und zu konvertieren.

Teil 1 — Initialisierung von Tensoren

Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_A mit der Form (3, 3) und allen Elementen gleich 5.
Erstellen Sie einen veränderbaren Tensor namens tensor_B mit der Form (2, 3) und beliebigen Werten Ihrer Wahl.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_C mit der Form (3, 3), gefüllt mit Nullen.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_D mit der Form (4, 4), gefüllt mit Einsen.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_E mit 5 linear verteilten Werten zwischen 3 und 15.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_F mit zufälligen Werten und der Form (2, 2).

Teil 2 — Konvertierungen

Konvertieren Sie das NumPy-Array np_array in einen TensorFlow-Tensor namens tensor_from_array.
Konvertieren Sie das DataFrame df in einen TensorFlow-Tensor namens tensor_from_dataframe.

Hinweis

Verwenden Sie für jede Operation die jeweils geeignetste TensorFlow-Funktion:
tf.fill() für Tensoren mit einem einzelnen wiederholten Wert;
tf.Variable() für veränderbare Tensoren;
tf.zeros() / tf.ones() für mit Nullen bzw. Einsen gefüllte Tensoren;
tf.linspace() für linear verteilte Tensoren;
tf.random.normal() für zufällige Tensoren;
Verwenden Sie tf.convert_to_tensor() für Konvertierungen von NumPy-Arrays oder pandas-DataFrames;
Vermeiden Sie die Verwendung von tf.constant() — nutzen Sie stattdessen die oben aufgeführten spezifischeren Funktionen.

Lösung

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Abschnitt 1. Kapitel 6

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Can you explain the difference between tf.constant() and tf.Variable() in more detail?

How do I choose which tensor initializer to use for my application?

Can you show more examples of creating tensors with different shapes or values?

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Grundlegende Tensor-Initialisierer

tf.constant(): Dies ist die einfachste Methode, um einen Tensor zu erstellen. Wie der Name schon sagt, enthalten mit dieser Methode initialisierte Tensoren konstante Werte und sind unveränderlich;


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import tensorflow as tf

# Create a 2x2 constant tensor
tensor_const = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_const)

tf.Variable(): Im Gegensatz zu tf.constant() ist ein mit tf.Variable() definierter Tensor veränderbar. Das bedeutet, sein Wert kann geändert werden, was ihn ideal für trainierbare Parameter in Modellen macht;


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import tensorflow as tf

# Create a variable tensor
tensor_var = tf.Variable([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_var)

tf.zeros(): Erstellt einen Tensor, der nur Nullen enthält;


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import tensorflow as tf

# Zero tensor of shape (3, 3)
tensor_zeros = tf.zeros((3, 3))
print(tensor_zeros)

tf.ones(): im Gegensatz dazu erzeugt dies einen Tensor, der nur Einsen enthält;


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import tensorflow as tf

# Ones tensor of shape (2, 2)
tensor_ones = tf.ones((2, 2))
print(tensor_ones)

tf.fill(): erstellt einen Tensor, der mit einem bestimmten Wert gefüllt ist;


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import tensorflow as tf

# Tensor of shape (2, 2) filled with 6
tensor_fill = tf.fill((2, 2), 6)
print(tensor_fill)

tf.linspace() und tf.range(): ideal zur Erstellung von Sequenzen;


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import tensorflow as tf

# Generate a sequence of numbers starting from 0, ending at 9
tensor_range = tf.range(10)
print(tensor_range)

# Create 5 equally spaced values between 0 and 10
tensor_linspace = tf.linspace(0, 10, 5)
print(tensor_linspace)

tf.random: erzeugt Tensoren mit Zufallswerten. Innerhalb dieses Moduls stehen verschiedene Verteilungen und Funktionen zur Verfügung, wie tf.random.normal() für Werte aus einer Normalverteilung und tf.random.uniform() für Werte aus einer Gleichverteilung.

Hinweis

Wenn Sie konsistente Zahlen nur für einen bestimmten Befehl erzielen möchten, können Sie diesem Befehl das Argument seed mit dem gewünschten Seed-Wert übergeben.


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import tensorflow as tf

# Set random seed
tf.random.set_seed(72)

# Tensor of shape (2, 2) with random values normally distributed 
# (by default `mean=0` and `std=1`)
tensor_random = tf.random.normal((2, 2), mean=4, stddev=0.5)
print(tensor_random)

# Tensor of shape (2, 2) with random values uniformly distributed 
# (by default `min=0` and `max=1`)
tensor_random = tf.random.uniform((2, 2), minval=-2, maxval=2)
print(tensor_random)

Konvertierung zwischen Datenstrukturen

TensorFlow-Tensoren können nahtlos in vertraute Python-Datenstrukturen umgewandelt werden und umgekehrt.

Aus Numpy-Arrays: TensorFlow-Tensoren und Numpy-Arrays sind weitgehend interoperabel. Verwenden Sie tf.convert_to_tensor();


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import numpy as np
import tensorflow as tf

# Create a NumPy array based on a Python list
numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Convert a NumPy array to a tensor
tensor_from_np = tf.convert_to_tensor(numpy_array)

print(tensor_from_np)

Aus Pandas DataFrames: Für diejenigen, die gerne mit Pandas Daten analysieren, ist die Umwandlung eines DataFrame oder einer Series in einen TensorFlow-Tensor unkompliziert. Verwenden Sie ebenfalls tf.convert_to_tensor();


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import pandas as pd
import tensorflow as tf

# Create a DataFrame based on dictionary
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# Convert a DataFrame to a tensor
tensor_from_df = tf.convert_to_tensor(df.values)

print(tensor_from_df)

Hinweis

Konvertieren eines konstanten Tensors in eine Variable: Eine Variable kann mit verschiedenen Methoden zur Tensor-Erstellung wie tf.ones(), tf.linspace(), tf.random usw. initialisiert werden. Übergeben Sie einfach die Funktion oder den bereits existierenden Tensor an tf.Variable().


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import tensorflow as tf

# Create a variable from a tensor
tensor = tf.random.normal((2, 3))
variable_1 = tf.Variable(tensor)

# Create a variable based on other generator
variable_2 = tf.Variable(tf.zeros((2, 2)))

# Display tensors
print(variable_1)
print('-' * 50)
print(variable_2)

Aufgabe

Swipe to start coding

Ihre Aufgabe ist es, verschiedene Tensoren mit TensorFlow zu erstellen, zu modifizieren und zu konvertieren.

Teil 1 — Initialisierung von Tensoren

Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_A mit der Form (3, 3) und allen Elementen gleich 5.
Erstellen Sie einen veränderbaren Tensor namens tensor_B mit der Form (2, 3) und beliebigen Werten Ihrer Wahl.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_C mit der Form (3, 3), gefüllt mit Nullen.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_D mit der Form (4, 4), gefüllt mit Einsen.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_E mit 5 linear verteilten Werten zwischen 3 und 15.
Erstellen Sie einen Tensor namens tensor_F mit zufälligen Werten und der Form (2, 2).

Teil 2 — Konvertierungen

Konvertieren Sie das NumPy-Array np_array in einen TensorFlow-Tensor namens tensor_from_array.
Konvertieren Sie das DataFrame df in einen TensorFlow-Tensor namens tensor_from_dataframe.

Hinweis

Verwenden Sie für jede Operation die jeweils geeignetste TensorFlow-Funktion:
tf.fill() für Tensoren mit einem einzelnen wiederholten Wert;
tf.Variable() für veränderbare Tensoren;
tf.zeros() / tf.ones() für mit Nullen bzw. Einsen gefüllte Tensoren;
tf.linspace() für linear verteilte Tensoren;
tf.random.normal() für zufällige Tensoren;
Verwenden Sie tf.convert_to_tensor() für Konvertierungen von NumPy-Arrays oder pandas-DataFrames;
Vermeiden Sie die Verwendung von tf.constant() — nutzen Sie stattdessen die oben aufgeführten spezifischeren Funktionen.

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Abschnitt 1. Kapitel 6

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Grundlegende Tensor-Initialisierer

Konvertierung zwischen Datenstrukturen

Teil 1 — Initialisierung von Tensoren

Teil 2 — Konvertierungen

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Hinweis

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