Tensorflow-Grundlagen | Komentor

Maschinelles Lernen kann für Anfänger beängstigend sein.

Also lass uns etwas extrem Einfaches lernen, damit du den Boden spüren kannst.

Vorwort

Der einfachste Weg, mit Tensorflow zu spielen, ist die Verwendung des Google Colab-Notizbuchs
Screenshot vom 31.01.2020 um 19.37.12.png

Wichtig !

Lassen Sie uns 2 erste Schritte machen

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution() # for tensorflow 1.x

Konstanten und Variablen

Beim maschinellen Lernen wird alles in Zahlen dargestellt. Bilder, Musik, nur einfache Tabellen – alles wird in Zahlen dargestellt. In der Mathematik gibt es dafür einen schönen Begriff – Tensor. Also Tensor – ist nur eine Reihe von Zahlen.

Der Sensor kann eine einzelne Zahl sein – 1 oder 2 oder 100500
In TF können Sie es als definieren

d0 = tf.ones((1,))
d0.numpy()

# result
# array([1.], dtype=float32)

tf.ones – Erstellen Sie einen Tensor, in dem jede Zahl innerhalb von 1 ist. Parameter, die Sie darin übergeben – sind Dimensionen.

d0 = tf.ones((5,))
d0.numpy()



d0 = tf.ones((5,5))
d0.numpy()



       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)
d0 = tf.ones((5,5,5))
d0.numpy()



        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]]], dtype=float32

Zeigen Sie den Tensor als Tabelle an – verwenden Sie die Methode numpy()
Es funktioniert nur, wenn der Eager Execution-Modus aktiviert ist (wir haben es ganz am Anfang gemacht). Was der Eifer-Modus ist, erkläre ich in weiteren Tutorials.

Konstanten

Constant – nimmt einfach beliebige Werte und macht sie unveränderlich. Sie können fast jeden Wert übergeben

from tensorflow import constant

credit_constant = constant(15)


credit_constant = constant([13,4])

Es stehen also 2 Methoden für die Konstante zur Verfügung dtyp und Form

credit_constant.dtype


credit_constant.shape

Variablen

A1 = Variable([1, 2, 3, 4])




B1 = A1.numpy()


Lustige Tatsache

Was auch immer Sie einrichten – variabel oder konstant – es sind alles Tensoren.

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@alexpolymath

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