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. Приклад:
5; - Вектор: масив чисел. Це одновимірний тензор. Приклад:
[1, 2, 3]; - Матриця: двовимірний тензор. Уявіть собі таблицю чисел. Приклад:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D тензори: якщо скласти декілька матриць, отримаємо тривимірний тензор;
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
Акцент на тензорах у глибокому навчанні зумовлений їхньою однорідністю та ефективністю. Вони забезпечують послідовну структуру, що дозволяє виконувати математичні операції безперешкодно, особливо на GPU. Під час роботи з різними формами даних у нейронних мережах, такими як зображення чи звук, тензори спрощують представлення даних, забезпечуючи збереження форми, ієрархії та порядку.
Базове створення тензора
Існує багато способів створити тензор у TensorFlow: від генерації випадкових або структурованих даних до імпорту даних із попередньо 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 сумніви — скористайтеся підказкою.
Примітка
Усі підсписки всередині будь-якого тензора повинні мати однакову довжину. Наприклад, якщо один підтензор 2D тензора має довжину 3, то всі 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 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?
Чудово!
Completion показник покращився до 6.25Вступ 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. Приклад:
5; - Вектор: масив чисел. Це одновимірний тензор. Приклад:
[1, 2, 3]; - Матриця: двовимірний тензор. Уявіть собі таблицю чисел. Приклад:
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
- 3D тензори: якщо скласти декілька матриць, отримаємо тривимірний тензор;
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
Акцент на тензорах у глибокому навчанні зумовлений їхньою однорідністю та ефективністю. Вони забезпечують послідовну структуру, що дозволяє виконувати математичні операції безперешкодно, особливо на GPU. Під час роботи з різними формами даних у нейронних мережах, такими як зображення чи звук, тензори спрощують представлення даних, забезпечуючи збереження форми, ієрархії та порядку.
Базове створення тензора
Існує багато способів створити тензор у TensorFlow: від генерації випадкових або структурованих даних до імпорту даних із попередньо 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 сумніви — скористайтеся підказкою.
Примітка
Усі підсписки всередині будь-якого тензора повинні мати однакову довжину. Наприклад, якщо один підтензор 2D тензора має довжину 3, то всі 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
