Samouczek Python Tensorflow

Oprogramowanie do programowania o nazwie TENSORFLOW zostało zaprojektowane do budowania głębokiego uczenia się i aplikacji do uczenia maszynowego. Tensory mają funkcjonalność struktur wielowymiarowych, które przechowują dane. Biblioteki Tensorflow obsługują JavaScript i Python. TENSORFLOW, który został stworzony przez Google, jest obecnie podejściem open source do problemów ML i AI związanych z Big Data. Jest to elastyczny system, szczególnie biorąc pod uwagę jego zdolność do funkcjonowania jednocześnie na urządzeniach mobilnych, GPU i procesorach.

Przyszłość ma ogromny wzrost technologii tensorflow. Jest to całkowicie uważane za kierunek modelowania głęboko uczenia się. Jest stosowany do celów naukowych przez kilka prestiżowych firm. Najlepiej znani z udziału w dużych firmach, badaniach, a zwłaszcza produktach Google. Nawet oni zaczęli używać urządzeń mobilnych i chmury do swoich zadań.

Podstawowe części Tensorflow to tensor. Podstawowe struktury danych języka tensorflow są reprezentowane jako wielowymiarowe zbiór lub lista. Wszelkie krawędzie łączące schematy przepływu to tensory, które są określane jako wykres przepływu danych. Tensory to połączenia łączące na dowolnym wykresie przepływowym, często znanym jako wykres przepływu danych. Mapy wieloletnie mogą być wszystkim, w tym przestrzenie wektorowe i liczby rzeczywiste.

Tensor może zatem być skalarnym, wektorem lub matrycą. Aplikacje TensorFlow są często podzielone na dwie fazy: budowanie poprzez demontaż wykresu i wykonania za pomocą sesji. Ta sesja jest korzystna dla osób zaniepokojonych Pythonem i koncentrują się na rozwoju i badaniach przy użyciu różnych algorytmów uczenia maszynowego i danych. Python jest jedynym językiem, którego używa Tensorflow. Dlatego wymagane jest silne zrozumienie Pythona. Tensorflow można łatwo zrozumieć, jeśli mamy podstawowe zrozumienie podstawowej matematyki i koncepcji AI.

Zastosowania TensorFlow

• Do wykrywania wideo stosuje się metodę głębokiego uczenia się. Wykrywanie ruchu, wykrywanie niebezpieczeństw w czasie rzeczywistym, bezpieczeństwo lotniska i UIL/UX Użyj go.
• Najbardziej znane głęboko uczenia się aplikacje obejmują wykrywanie głosu i dźwięku. Zdolność sieci neuronowych do rozpoznawania sygnałów audio zależy od ich wejściowego kanału danych.
• Rozpoznawanie obrazu jest również popularnym zastosowaniem TensorFlow. Rozpoznawanie obrazu jest wykorzystywane do rozpoznawania i identyfikacji osób i rzeczy ze zdjęć. Kontekst i treść każdego obrazu można zrozumieć za pomocą rozpoznawania obrazu.
• Kolejne lub lubiane podejście głębokiego uczenia się wykorzystuje tekst jako dane wejściowe. Aplikacje tekstowe obejmują na przykład analizy tekstowe, strony sieci społecznościowych, identyfikację zagrożeń i wykrywanie oszustw.

Struktura tensorflow

Wiele interfejsów API, które należą do kategorii niskiego poziomu i wysokiego poziomu, pomaga zrekompensować biblioteki TensorFlow.

API tensorflow niskiego poziomu: Znaczącym elementem tensorflow jest jego podstawowy interfejs API. Aby zbudować skuteczne aplikacje do uczenia maszynowego, programiści połączyli programy Python lub JavaScript, włączając TensorFlow Core. Skuteczne, ale Tensorflow Core ma wysoką krzywą uczenia się. Każda osoba pracująca z Core musi zapoznać się z podstawowymi koncepcjami danych i podstawowym interfejsem API, które obejmują TensorFlow.

API tensorflow na wysokim poziomie: Obejmują one zestaw zaawansowanych programów i bibliotek, które wykorzystują TensorFlow. Niektórzy pomagają w tworzeniu modeli, które mogą służyć jako podstawowa zasada wykresu. Inne podają skalowalną warstwę, która umożliwia dostosowanie bez pełnego przeszkolenia z TensorFlow. Krzywa uczenia się większości tych interfejsów API jest znacznie bardziej przychylna i są często mniejsze i bardziej niezawodne niż podstawowy interfejs API.

Cechy TensorFlow

W przeciwieństwie do innych aktualnie dostępnych platform głęboko uczenia się, TensorFlow oferuje interaktywny interfejs programowania multiplatform, który jest skalowalny i niezawodny. Mamy dobrze znany aspekt dotyczący TensorFlow, który obejmuje:

• Możemy wyświetlić każdy aspekt wykresu, którego ramy takie jak Numpy lub Scikit nie oferują. Aby zaprojektować oprogramowanie do głębokiego uczenia się, musisz najpierw mieć kilka komponentów i język programowania.
• Pozwala niezależnie zbadać każdy węzeł lub operację pod względem jego analizy. Płytka tensorowa używa swojego pulpitu nawigacyjnego, aby zobaczyć, jak funkcjonuje za pomocą wykresu. Oferuje statystyczne podejścia do wykresów, które pomagają w prostym paradygmacie.
• Główną cechą biblioteki uczenia maszynowego jest to, że każdy z połączeniem internetowym może z niej korzystać, ponieważ jest to open source. Modyfikując bibliotekę, użytkownicy mogą tworzyć szeroką gamę cennych usług.
• Rozwój modelu i szkolenie są oferowane zarówno na procesor, jak i GPU przez TENSORFLOW. Zarówno procesor, jak i GPU są w stanie wykonywać obliczenia, a także można je kontrastować.
• Krótko mówiąc, kolumny funkcji TensorFlow działają jako związek między danymi wejściowymi a naszą siecią, działając jako pośredniki między estymatorami a surowymi danymi.
• Tensorflow zapewnia szczególny poziom abstrakcji poprzez skrócenie wdrożenia i przyspieszając rozwój. Użytkownik musi zwrócić uwagę na logikę, a nie na prawidłowy sposób wprowadzania danych do funkcji. Użytkownik może ustawić model, który doskonale reprezentuje potrzeby systemu.

Architektura tensorflow

Architektura Tensorflow jest wypełniona kilkoma dodatkowymi częściami wewnętrznymi.

Servable: Jednostka abstrakcyjna używana przez TensorFlow do pomocy w dostarczaniu zadań jest znana jako solidna. Są to podstawowe elementy, które ułatwiają obliczenia. Zapewnia wysoki poziom dostosowywania wielkości i rozdzielczości. Składniki solidowanego przepływu tensorowego mogą wahać się od zestawu tabel do wyraźnego krotki z modelami API. Służby mogą mieć dowolną formę interfejsu, umożliwiając elastyczność i przyszły rozwój.

• Połączenia eksperymentalnego API
• Wyniki strumieniowe
• Przetwarzanie metodologii asynchronicznych

Wersje servable: To umożliwia stopniowe ładowanie nowych konfiguracji algorytmu, stawek i innych danych. Ponadto umożliwiają synchroniczne ładowanie wielu wersji solidnego, umożliwiające eksperymenty i fazowe wdrożenie.

Manager Tensorflow: Menedżer śledzi wszystkie wersje, zachowując źródła. Pomimo prób menedżera, nie zawsze może być załadowana wersja Aspired. Inną opcją dla menedżerów jest opóźnienie „rozładunku.„Menedżerowie TensorFlow kontrolują ogólny cykl życia Służby, który obejmuje ładowanie, rozładunek i obsługę serwowców.

Tensorflow Core: Tensorflow Core zawiera wskaźniki cyklu życia, a rdzeń serwowania TensorFlow akceptuje serwery i ładowarki jako obiekty.

Tensorflow Lifycle: Menedżer ładuje i uruchamia ładowarki, które źródła opracowały dla serwisowych wersji. Następnie są dostarczane jako aspirowane wersje dla klientów jako żądania klienta. Aby załadować obsługę, ładowarka ma wszystkie wymagane metadane. Źródło wysyła źródło do menedżera Aspired Version za pośrednictwem zwrotu oddzwonienia. Menedżer wdraża bieżącą zasady wersji dla następnego działania, które należy podjąć. Menedżer kieruje ładowarką do nabycia aktualnej wersji i zapewnia wymagane zasoby, jeśli uznają ją za bezpieczną.

Klienci mogą poprosić o najnowszą wersję obsługi lub określić wersję, pytając o nią z zarządzania. Menedżer oddaje uchwyt Służby. Następnie manager dynamiczny jest wystarczającą ilością komunikatu pamięci dla ładowarki. Dynamic Manager odpowiada uchwytowi na najbardziej bieżącą wersję Służby, gdy klient poprosi o uchwyt najnowszego modelu.

Strumienie serwisowe: Obejmuje to kilka serwisów w różnych typach. Jest zachowywany w eskalującej sekwencji iteracji.

Ładowarki tensorflow: Utrzymanie całego cyklu życia tensorflow odbywa się za pośrednictwem interfejsu API modułu ładującego tensorflow. Zapewnia wspólną infrastrukturę dla niektórych algorytmów.

Tensorflow Batcher: Gdy GPU i akceleratory sprzętowe są dostępne, partia odpowiedzi tensorflow na zunifikowaną aplikację może znacznie zmniejszyć koszt uruchamiania wnioskowania. Widżet partii jest dostępny w serwisie tensorflow, umożliwiając klientom grupowanie różnych indywidualnych zapytań dotyczących wnioskowania w jedną partię zapytania z łatwością, aby skutecznie wykonywać tę operację.

Modele TensorFlow: Porcja to renderowanie paradygmatu w jednej lub jeszcze większej liczbie usług. Można sprawna również jako element modelu, tak że duża tabela do wyszukiwania może być używana jako wiele instancji.

Zalety tensorflow

Otwarte źródło: Jest dostępny dla wszystkich użytkowników i przygotowany do tworzenia dowolnego systemu ze względu na platformę open source.

Równoległość: Tensorflow używa do obsługi zarówno urządzeń GPU, jak i. Użytkownik może korzystać z dowolnego układu według swoich potrzeb. Jeśli nie określony, system używa GPU. Używanie pamięci jest nieco zmniejszone przez tę technikę. TensorFlow jest uważany za bibliotekę prędkości sprzętowej ze względu na jej możliwości.

Wsparcie architektoniczne: W porównaniu do CPU i GPU architektura tensorflow zawiera TPU do przyspieszenia operacji. W przeciwieństwie do pozostałych dwóch, opracowane modele wykorzystujące TPU można z łatwością wdrażać w chmurach.

Debugowanie: Możemy zdobyć i uzyskać dyskretne dane ze względu na jego współpracę w wykonywaniu punktów wykres.

Skalowalne: Ta platforma umożliwia wykonanie prawie wszystkich operacji. TensorFlow umożliwia użytkownikom tworzenie dowolnego systemu ze względu na jego możliwość instalowania na dowolnym komputerze i reprezentacji modelu graficznego.

Obsługa graficzna: Tensorflow jest używany do rozwoju głębokiego uczenia się, ponieważ umożliwia budowę sieci neuronowych za pomocą wykresów, które mają węzły do ​​operacji. Funkcje tensorflow w różnych domenach, w tym szeregach czasowych, wykryciu ruchu, identyfikacji głosu i rozpoznawania obrazu, dzięki czemu można je wykorzystać do zaspokojenia potrzeb użytkownika.

Wady tensorflow

Brak obsługi okien: Pomimo wielu korzyści TENSORFLOW użytkownicy systemu Windows mogą osiągnąć tylko ograniczoną liczbę swoich funkcji. Użytkownicy Linux mają dostęp do szerokiej gamy możliwości.

Zależność: Tensorflow zmniejsza ilość skryptu i ułatwia dostęp użytkownikom, ale ułatwia także za pomocą kodu bardziej złożonego. Każdy kod musi być wykonywany na zróżnicowanej platformie, aby być włączonym w celu zwiększenia zależności wykonania.

Niezgodność: Homonimii są używane w tytułach modułów Tensorflow, co utrudnia użytkownikom zachowanie i użycie. Problem pochodzi z przyjęcia jednej nazwy dla wielu różnych kontekstów.

Prędkość: Tensorflow porusza się w powolnym tempie w porównaniu z przeciwnikami. Porównywalne z innymi ramami, jest mniej użyteczny.

Pętla symboliczna: Funkcja jest bardziej niezbędna podczas omawiania sekwencji o zmiennej długości. Tensorflow nie obejmuje funkcjonalności. Jednak skończone warstwy jest odpowiednim rozwiązaniem.

Jak zainstalować Python Tensorflow w Ubuntu 20.04

Biblioteka TensorFlow to oprogramowanie typu open source do uczenia maszynowego i rozwijania głębokich sieci neuronowych. Biblioteka TensorFlow może być zainstalowana w wirtualnym środowisku Python. W tym artykule instalujemy bibliotekę tensorflow, a wszystkie instrukcje instalacji dotyczą Ubuntu 20.04. Jednak wszystkie warianty Linux używają tej samej metodologii instalacji biblioteki TensorFlow. Każdego kroku zademonstrowaliśmy wykonane polecenia, aby pomyślnie zainstalować pakiet TensorFlow.

Krok 1: Pierwszym krokiem jest upewnienie się, że Python powinien zostać zainstalowany w Ubuntu 20.04. Możemy zweryfikować wersję Pythona, podając polecenie „Python3 -V”. Jak już zainstalowaliśmy Python3, wersja jest wyświetlana wewnątrz następującego obrazu:

Krok 2: Teraz potwierdzamy, że Python jest zainstalowany w naszym systemie. Następnie idź do przodu z następnym krokiem. Wdrożyliśmy pakiet VENV z pakietu Python3-Venv, który jest preferowaną metodą budowania środowiska wirtualnego. Aby uzyskać moduł VENV, wprowadź następujące polecenie:

Krok 3: Pomyślnie zainstalowaliśmy pakiet Venv w naszym systemie. Teraz możemy łatwo stworzyć wirtualne środowisko dla projektu TensorFlow. W tym celu stworzyliśmy katalog, w którym chcemy, aby nasze wirtualne środowisko Python3 zostało zlokalizowane. Utworzony dyrektor powinien mieć uprawnienia do odczytania i pisania dla użytkowników, na które chcesz zezwolić. Stworzyliśmy katalog „PY_TENSORFLOW”, a przy poleceniu „CD” wprowadziliśmy ten konkretny katalog.

Aby zbudować środowisko wirtualne z modułu Venv, użyliśmy następującego polecenia w katalogu PY_Tensorflow. Tutaj wybraliśmy nazwę „Venv” dla naszego wirtualnego środowiska, ale może to być inna nazwa. To polecenie wygenerowało katalog VENV, który obejmuje domyślne moduły Pythona, menedżer pakietów PIP, kopie binarii Python i inne pliki obsługiwane.

Wprowadziliśmy nasze wirtualne środowisko, aktywując skrypt aktywuj z następującego formatu polecenia. Katalog bin zostanie dodany do zmiennej System $ ścieżki dla środowiska wirtualnego po jego aktywacji. Nazwa wirtualnego środowiska jest teraz wyświetlana w montorze terminalu, co również się zmieni. Jak wybraliśmy „VENV” dla naszego wirtualnego środowiska, tak pokazano, jak następuje:

Teraz jesteśmy na etapie, w którym możemy zainstalować moduł TensorFlow. Musimy zaktualizować wersję PIP o najnowszą wersję, która jest wymagana do zainstalowania biblioteki TensorFlow w naszym środowisku wirtualnym. Moduł PIP w naszym obecnym środowisku wirtualnym Venv zostanie zaktualizowany o następujące polecenie:

Z powodzeniem zmodernizowaliśmy wersję PIP, jak pokazuje to pod ręką w snapie przez nas. Poprzez polecenie dezaktywne możemy opuścić środowisko wirtualne, gdy tylko chcemy. Źródło aktywuje polecenie, które można użyć do ożywienia go w późniejszym czasie. Korzystając z TensorFlow, sugerujemy pozostanie w środowisku wirtualnym. Instalacja modułu TensorFlow jest teraz gotowa. Za pomocą polecenia PIP zainstalowaliśmy bibliotekę „Tensorflow”. Poniższe polecenie pobiera najnowszą stabilną wersję i zależności każdego pakietu TensorFlow:

Gdy TensorFlow zaczyna się instalować, zobaczymy instrukcję wskazującą, że instalacja TensorFlow i wszelkie niezbędne pakiety zależne zakończyły się powodzeniem.

Python TensorFlow Rodzaje danych

TensorFlow obsługuje unikalne typy danych. Przejdziemy przez korzystanie z typów danych w TensorFlow. TENSORFLOW akceptuje rodzime typy danych Pythona, takie jak stringi, booleans i liczby (int, float). Numpy dobrze dogaduje się z Tensorflow 2.X, też. Zmiana typu danych między Numpy i Tensor jest poprawnie obsługiwana. Zarówno 32-bitowe, jak i 64-bitowe, a także inne typy danych, są dostępne w Python Tensorflow. Pokazaliśmy typy danych przykładów tensor, które obejmują:

Zasadniczo wykorzystaliśmy „Dtype” do uzyskania rodzaju danych określonej wartości. „Dtype” tensorflow są używane do weryfikacji typu danych obecnego tensora lub podania danych typu danych dla obliczeń, które go potrzebują.

Przykład

Najpierw pobraliśmy typ danych liczb całkowitych. Typ danych „int” działa podobnie do innych modułów. Opisuje pewien zakres liczb całkowitych w matematyce. Różne ograniczenia wielkości mają zastosowanie do integralnych typów danych, a wartości ujemne mogą być dozwolone, ale nie muszą być dozwolone. W tym celu zapewniliśmy tensorflow jako „TF” i wywoływaliśmy stałą, która przyjmuje wartość liczbową „3”. Dzięki temu nazywaliśmy „Dtype”. Po naciśnięciu Enter dla instrukcji repl. Wykonany jest typ „int32”. W ten sposób drukujemy typ danych dowolnej wartości.

Przykład

W następnym przypadku sprawdziliśmy typ danych liczby dziesiętnej. Do stałej () minęliśmy liczbę dziesiętną „1.5 ”i nazwał Dtype. Kiedy to wykonujemy, TF.float32 jest wyświetlany przez reporta Python Tensorflow.

Przykład

Następnie wyświetliliśmy typ danych, przekazując liczbę wyobrażoną „2+2J”, a Tensorflow Dtype zwróciło kompleks typu danych 128. Kompleks typu danych128 reprezentuje dwa 64 bity typów danych zmiennoprzecinkowych.

Przykład

String jest powszechnym i przydatnym typem danych obsługiwanym przez każdą bibliotekę Python. Typ danych String składa się z zbioru znaków. Podobnie, Python TensorFlow ma również typ danych ciągów, który pokazaliśmy w poniższym przykładzie. Minęliśmy ciąg „Hello World”, a po wykonaniu „TF.ciąg ”jest pokazany na wyjściu.

Przykład

Boolean Typ danych, często skrócony do Bool, reprezentuje wartości prawdziwe i fałszywe. Tutaj przeszliśmy wartość logiczną „True” dla operacji typu danych i zwróciła TF.wartość bool jako wartość typu danych. Oznacza to, że ten znany typ danych Bool jest również obsługiwany w Python Tensorflow.

Python Tensorflow Zmienne

Najlepszym podejściem do reprezentowania wspólnego, stałego stanu, z którym współpracuje program, jest użycie zmiennej Tensorflow. Bufory w pamięci zawierają tensor służą jako zmienne. Można je uratować na dysku podczas treningu i po niej, ale muszą być ręcznie zainicjowane. Przez „TF.Zmienne ”, zmienne są generowane i śledzone. Możliwe jest zmiana wartości tensora poprzez wdrożenie operacji reprezentowanych przez klasę „TF.Zmienny". Możemy odczytać i zmienić wartości ten tensor za pomocą określonych operacji.

Po ich zbudowaniu zmiennych i kształtów nie można zaktualizować. Spójrzmy na kilka przykładów formacji zmiennej za pomocą TensorFlow.

Przykład

Mamy poniższy przykład, w którym utworzyliśmy zmienną Python TensorFlow, która wyświetla kształt, wymiary, rozmiar i typ danych wartości przekazywanej jako wejście w konstruktoru zmiennej (). Najpierw zaimportowaliśmy moduł TensorFlow z aliasem „TF”. Następnie ustawiamy nazwę zmiennej jako „tensor” i zadeklarowaliśmy ją konstruktorem zmiennym ().

Do konstruktora zmiennej () przekazaliśmy dwie wartości liczbowe. Następnie wydrukowaliśmy kształt zmiennej tensorflow, wywołując „TF.Kształt ”Obiekt. Następnie wydrukowaliśmy „wymiar” zmiennej, przekazując „tensor” do „TF.Metoda rangi, a także wywołała funkcję Numpy (). Następnie wydrukowaliśmy rozmiar zmiennej, przekazując „tensor” w metodzie rozmiaru, a na koniec uzyskaliśmy typ danych z metody Dtype, która jest już omówiona w poprzedniej sekcji.

Przykład

Za pomocą konstruktora zmiennego rozumiemy, jak ustalić zmienną. Teraz musimy zmienić kształt zmiennej za pomocą nowej metody tensorflow Python o nazwie Reshape (). Ta metoda reshape () przyjmuje parametr „kształt” i nazwę zmiennej. Teraz wdrożyliśmy przykład metody przekształcenia. Zadeklarowaliśmy zmienną „tensor” i ustawiliśmy dla niej wartość z konstruktorem zmiennym ().

Następnie zastosowaliśmy „TF.Metoda reshape () ”i przekazała zmienną„ tensor ”i metodę kształtu, która została ustawiona z wartością ukształtowaną dla określonych wartości w konstruktorze zmiennej (). Następnie wykonaliśmy poprzedni program, który zmienił zmienny kształt. Kod i dane wyjściowe zostały przymocowane do kolejnego obrazu:

Przykład

Teraz dokonaliśmy transmisji zmiennych TensorFlow. Mniejsze zmienne mogą natychmiast rozszerzyć się, aby dopasować się do większych zmiennych, gdy próbujemy uruchomić operacje sparowane z wieloma obiektami zmiennymi, podobnie jak możemy z obiektami tensorowymi. Jest to bardzo porównywalne z tym, jak działają tablice Numpy. Zmienna skalarna jest skalowana, aby pomnożyć każdy element zmiennej, gdy starasz się pomnożyć ją z inną zmienną.

Musimy zaimportować moduł TensorFlow, ponieważ nie możemy uzyskać dostępu do zmiennej TensorFlow. Następnie zadeklarowaliśmy konstruktor „zmiennej ()” wewnątrz zmiennej „T1” i „T2”. Do zmiennej „T1” przekazaliśmy dwie wartości numeryczne, które mają być pomnożone przez wartość liczbową zmiennej „T1”. Następnie, w obiekcie „wyniku”, pomnorzyliśmy dwie zmienne i pokazaliśmy wynikowe wartości z instrukcją drukowania. Kod i dane wyjściowe zostały umieszczone na kolejnym obrazie.

Przykład

Moglibyśmy go użyć do identyfikacji formy sprzętu (CPU) używanego do wykonania naszej zmiennej. W tym celu „.Atrybut urządzenia ”jest stosowany. W poniższej implementacji zdefiniowaliśmy nazwę zmiennej „TF1” i przypisaliśmy w niej konstruktor zmiennej, który przekazał dwie wartości jako wejście. Następnie wykorzystujemy instrukcję drukowania, w którym „.Atrybuty urządzenia ”są wywoływane ze zmienną„ TF1 ”. Typ zmiennej sprzętowej jest wyświetlany na terminalu.

Python Tensorflow Symbol zastępczy

Zmienne tensorflow, które nabywają dane w późniejszym czasie, są znane jako symbol zastępczy. Jesteśmy w stanie tworzyć procedury bez potrzeby danych. Gdy sesja zaczyna się i działa, dane są wstawiane do symboli zastępczego. Dzięki zastosowaniu symboli zastępczych możemy dodawać dane do wykresów TensorFlow.

Przykład

Zaimportowaliśmy moduł tensorflow inaczej, ponieważ nie można znaleźć atrybutu zastępczego, a wystąpił błąd. Następnie mamy zmienną „P” i ustawiamy w niej metodę zastępcza (). Zastępca zastępujący przyjmuje parametry „Float” i „Brak”. Zainicjowaliśmy wartości dla symboli zastępczego. Ale ustawiliśmy działanie mnożenia jako „p*2” wewnątrz zmiennej „Q”.

Teraz zaimplementowaliśmy obiekt sesji z sesji TENSORFLOW (). Tutaj, nawet jeśli stworzono znacznie większą działkę operacyjną, można było wykonać tylko niewielką część fabuły. Ta ocena subgraph jest jedną z głównych korzyści Tensorflow, ponieważ oferuje to kilka innych bibliotek, które wykonują powiązane zadania. Następnie przekazaliśmy zmienną „Q” i ustawiliśmy paszę paszową, przypisując wartość dla zmiennej „p” w sesji run (). Tutaj wyjście podaje oczekiwane wyniki po wykonaniu. Kod i dane wyjściowe zostały przymocowane na kolejnym obrazie:

Przykład

Ponadto, zastępcze o różnych wymiarach mogą przechowywać tablice. Poniższy przypadek obejmuje umieszczenie kilku liczb całkowitych w matrycy. Następnie, stosując tę ​​samą technikę jak poprzedni. Wewnątrz następującego programu nazywaliśmy symbol zastępczy w zmiennej „V1”. Zastępca zastępczy definiuje wymiar jako „brak”, a drugi wymiar jako „3”. Oznacza to, że kolumna powinna mieć trzy dla matrycy.

Następnie pomnorzyliśmy zmienną „V1” przez „3” i stworzyliśmy sesję. Minęliśmy „v2” i „feed_dict” jako argument w przebiegu sesji, a wartości dla zmiennej „v1” są również ustawione w wejściu Feed_dict. Wydrukowaliśmy matrycę 3 na 2 na następnym obrazie wraz z kodem:

Python tensorflow rzadki tensor

Szybkie przetwarzanie i buforowanie tensorów w tensorflow jest możliwe przez rzadkie tensory i stosowane w aplikacjach do przetwarzania języka naturalnego i wizji komputerowej, a także do fotografii przed przetwarzaniem z ciemnymi pikselami. Użyjemy „TF.rzadki.Funkcja sparsetensor () ”reprezentująca rzadki tensor, który zostanie wykorzystany do wykonywania tego konkretnego zadania.

Przykład

Tutaj ustawiliśmy wartości dla rzadkich parametrów. „Ind” reprezentuje wskaźniki, które mają wszystkie niezerowe wartości. „VAL” jest wartością określoną przez kształt tensora dla każdego poprzedniego wskaźnika. Następnie mamy parametr gęstego kształtu jako „DS”, który jest również inicjowany z listą. Następnie przeszliśmy wszystkie te parametry wewnątrz TF.rzadki.Sparsetensor () funkcjonują jako argument. Poniższy snap pokazuje również wynik funkcji. Kod i dane wyjściowe zostały przymocowane na kolejnym obrazie:

Przykład

Teraz zobaczymy konwersję TensorFlow na wartość Numpy. Aby to osiągnąć, użyjemy funkcji chętnej realizacji do obsługi sesji. TF.kompat.v1. Funkcja session () służy do konstruowania sesji po importowaniu modułu TensorFlow i TF.Następnie stosuje się rzadką funkcję tensor (). Następnie zdefiniowaliśmy zmienną „NEW_RESULT” i przypisaliśmy wartość całkowitą w formie listy do TF.Funkcja sparsetensor. Po wydrukowaniu operacji funkcji możemy zobaczyć wyjście.

Przykład

Widzieliśmy rzadką konwersję na Numpy. Teraz przekonwertowaliśmy rzadkie na gęste. W tym celu wdrożyliśmy następujący program. Przypisaliśmy gęsty kształt do TF.Funkcja sparsetensor, wartość i parametry wskaźników, a także zainicjowano je. Następnie powołaliśmy się do funkcji „TensorFlow”, która przyjmuje „TF.Funkcja Sparsetensor ”i wyświetla wyniki. Kod i dane wyjściowe zostały umieszczone na kolejnym obrazie:

Funkcja TensorFlow Transpose

Funkcja TensorFlow Transpose jest cechą pakietu TensorFlow Paint Python Deep Learn. Ta funkcja umożliwia nam określenie transpozycji podanych danych za każdym razem, gdy przekazujemy je paradygmatowi tensorflow. Matryca wejściowa tensora zostanie odwrócona przez funkcję transpozycji, co spowoduje przechylenie ukośnych wierszy i kolumn.

Przykład

W naszym skrypcie mamy pakiet tensorflow, który przypisano symboliczną nazwę „TF”. Następnie zadeklarowaliśmy zmienną „a”, w której utworzyliśmy listę wartości liczbowych. Po utworzeniu dwóch list wewnątrz stałej metody zastosowaliśmy „TF.transponuj metodę i przekazał w niej zmienną wejściową „a”. Funkcja transpozycji zmieniła pozycję listy poziomej na listę pionową, jak pokazano w następującym zrzucie ekranu:

Przykład

Określona tablica jako wejściowa zostanie transponowana przez rozmiar wskazany, jeśli podano argument perm. Rozważ parametr perm funkcji transpozycji w poniższym przykładzie. Po włożeniu pakietu TensorFlow, określiliśmy dwie listy liczb wewnątrz metody stałej tensorflow w zmiennej „trans”. Następnie nazwieliśmy metodę tensorflow, w której „trans” jest przypisywany jako wejście, a parametr Perm jest również ustawiony z wymiarami dla metryki 3 × 3. Funkcja transpozycji generuje nową transformowaną metrykę.

Przykład

W tym przykładzie wprowadzono nowy parametr „koniugat”. Możemy przenosić tensor, jeśli jest on koniugat. Musimy podać „TF.Transpose () ”koniugata argumentu równa true, aby to osiągnąć. W programie ustawiliśmy zmienną „IMG” do tworzenia listy za pomocą „TF.Metoda stała ”. Przypisaliśmy numer złożony do listy. Następnie wykorzystaliśmy funkcję transpozycyjną, w której wywoływany jest argument koniugatu i ustawiony z wartością Bool „True”. Po wykonywaniu instrukcji funkcji transpozycji wyjście wyświetla sprzężone wskaźnik transpozycji, w następujący sposób:

Funkcja Argmax TensorFlow

Funkcja argmax tensorflow jest używana do określenia największej wartości między wartościami osi i jest częścią pakietu matematycznego biblioteki TensorFlow. Pole technologiczne zdefiniowane jako rogów tensorflow jest obecnie jednym z najczęściej używanych i szybko rozwijających się, ponieważ może zmienić ścieżkę technologii.

Przykład

Zastosowaliśmy moduł TensorFlow do użycia funkcji Argmax. Następnie ustawiliśmy wartość ze stałą metodą wewnątrz zmiennej „x”. Przywołaliśmy funkcję Argmax z biblioteki matematycznej Python w zmiennej „y”. Funkcja Argmax TensorFlow przyjmuje parametr wejściowy „x”, a następnie wyświetliśmy tensor za pomocą metody drukowania. Następnie obliczyliśmy wartość uzyskanego tensora przez TF.Keras.Backend.metoda ocena (), gdy przekazaliśmy do niej zmienną „y”. Ma maksymalny wskaźnik wartości w wyjściu, ponieważ ostatnia wartość indeksu ma wartość maksymalną. Tak więc generowana jest maksymalna wartość indeksu.

Przykład

Tutaj, z metodą kształtu tensorflow, zaimplementowaliśmy funkcję Argmax. Początkowy etap włączenia tensorflow jest gotowy. Następnie zdefiniowaliśmy zmienną „u”, w której stała funkcja przyjmuje parametr „wartość” i ustawia listę liczb całkowitych. Ponadto ustawiliśmy argument „kształtu” wewnątrz stałej funkcji i kształcie „3x3”. Wydrukowaliśmy kształt określonej listy w wymiarach 3 × 3. Następnie skonstruowaliśmy inną zmienną, „V”, w której funkcja Argmax została wdrożona przez przypisanie argumentu „wejścia” jako „x”. Gdy tensor jest drukowany, wyświetla wartość wskaźników, a wraz z modułem keras oceniliśmy wartość, która wyświetlała odpowiednio maksymalne wskaźniki.

Funkcja argmina tensorflow

Wcześniej omówiliśmy funkcję argmax tensorflow. Funkcja argmina tensorflow jest zaimplementowana tak samo jak funkcja Argmax. Wartości wyjściowe są jedyną rzeczą, która różni się. Moduł matematyki biblioteki TensorFlow zawiera metodę Argmax TensorFlow, która określa wartość o wartości minimalnej wśród wartości osi.

Przykład

Moduł tensorflow został wyznaczony w poniższym przykładzie. Następnie zainicjowaliśmy niektóre wartości liczbowe w postaci tablicy, która jest obecna w zmiennej „A1”. Za pomocą pakietu matematycznego zastosowaliśmy funkcję Argmin i ustawiliśmy argument „Wprowadzenie” ze zmienną tensor „x”. Następnie wyświetliśmy oceniany tensor z funkcji Argmin. Na koniec ustaliliśmy wartość tensor z romansów.Backend.Metoda oceny, jako liczba „1.9 ”to minimalna liczba. Tak więc na wyjściu mamy wartość indeksu „3” w stosunku do tej liczby.

Przykład

Teraz zastosowaliśmy metodę kształtu tensorflow. Spowoduje to wygenerowanie wartości wskaźników wskaźników minimalnych wartości. Ustanowiliśmy zmienną „i” i zadeklarowaliśmy ją ze stałą funkcją. Stała funkcja przyjmuje wartość i kształt jako argument. Te określone argumenty są ustawione na ich wartość. Następnie pokazaliśmy tensor i wskaźniki liczby o wartości minimalnych.

Wniosek

Powszechnie używana biblioteka głęboko uczenia się, jest tensorflow. Jest głównie wykorzystywany do budowy sieci neuronowych, a zarówno małe, jak i duże firmy używają. TensorFlow jest również wykorzystywany w większości produktów Google, w tym Gmaila i wyszukiwarki, jak pokazano powyżej; Google używa go również do celów wewnętrznych. W tym podręczniku przedstawiono wprowadzenie do Tensorflow.

Tutaj omówiliśmy wprowadzenie przez TensorFlow jego kluczowych elementów, cech, korzyści i wad. Zwróciliśmy się do każdego aspektu Python TensorFlow i implementacji kodu TensorFlow z serwerem Linux. Wykazaliśmy, jak skonfigurować tensorflow na Ubuntu 20.04 w wirtualnym środowisku. Następnie widzimy typ danych tensorflow. Przyprowadziliśmy typ danych za pomocą wywołania funkcji DTYPE w TensorFlow.

Następnie zbadaliśmy deklarację i inicjalizację konstruktora zmiennej (). Bufory w pamięci oparte na tensorach zwane zmiennymi tensorflow pozostają aktywne po wykonaniu jednego wykresu i są używane wielokrotnie. Następnie mamy wyjaśnienie zastępcze tensorflow. Umożliwiają nam zdefiniowanie ograniczeń dotyczących wielkości wartości i typów danych. Następnie mamy inną implementację funkcji tensorflow, która nazywa się rzadką funkcją tensora. Użyliśmy „TF.rzadki.Funkcja sparsetensor ”do wyświetlania rzadkich wartości tensor. Wykorzystaliśmy również metodę TensorFlow Transpose.

Funkcja transpozycji TensorFlow pomaga w odwróceniu tensora wejściowego, który powoduje naprzemiennie wiersze i kolumny macierzy. Ponadto ten samouczek wyjaśnia dwie kolejne funkcje, Argmax i Argmin, obsługiwane przez moduł tensorflow. Metody te pomagają w zlokalizowaniu najwyższej i najniższej wartości w tensorze, który został dostarczony jako dane wejściowe zarówno wzdłuż, jak i w poprzek osi. TensorFlow sprawia, że ​​wdrożenie tych metod jest niezwykle łatwe, ponieważ ten temat jest bardzo rozległy, ale staraliśmy się omówić wszystkie ważne tematy, jak to możliwe.