Python Tensorflow Tutorial

Un software di programmazione chiamato TensorFlow è progettato per costruire applicazioni di apprendimento profondo e apprendimento automatico. I tensori hanno la funzionalità di strutture multidimensionali che contengono dati. Le librerie Tensorflow supportano JavaScript e Python. Tensorflow, creato da Google, è attualmente un approccio open source ai problemi di ML e AI relativi ai big data. È un sistema flessibile, soprattutto data la sua capacità di funzionare contemporaneamente su dispositivi mobili, GPU e CPU.

Il futuro detiene un'enorme crescita per la tecnologia Tensorflow. È interamente considerato la direzione della modellazione di apprendimento profondo. È usato per scopi scientifici da diverse aziende prestigiose. Sono meglio rinomati per la partecipazione a grandi aziende, ricerche e in particolare Google Products. Anche loro hanno iniziato a utilizzare dispositivi mobili e cloud per le loro attività.

Le parti essenziali del flusso di tensori sono tensori. Le strutture di dati di base del linguaggio Tensorflow sono rappresentate come una raccolta o un elenco multidimensionale. Gli bordi di collegamento di qualsiasi diagramma di flusso sono tensori, che sono indicati come grafico del flusso di dati. I tensori sono le connessioni di collegamento in qualsiasi diagramma di flusso, spesso noto come grafico del flusso di dati. Le mappe multi-lineari possono essere qualsiasi cosa, inclusi spazi vettoriali e numeri reali.

Un tensore può quindi essere uno scalare, un vettore o una matrice. Le applicazioni Tensorflow sono spesso divise in due fasi: costruire smontando un grafico ed esecuzione usando una sessione. Questa sessione è vantaggiosa per le persone interessate per Python e focalizzate sullo sviluppo e sulla ricerca utilizzando una varietà di algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento dei dati. Python è l'unica lingua che usa Tensorflow. È quindi richiesto una forte comprensione di Python. Tensorflow può essere facilmente comprensibile se abbiamo una comprensione di base della matematica fondamentale e dei concetti di intelligenza artificiale.

Applicazioni di tensorflow

• Per il rilevamento di video, viene impiegato il metodo di apprendimento profondo. Rilevamento del movimento, rilevamento del pericolo in tempo reale, sicurezza dell'aeroporto e campi UI/UX lo utilizzano.
• Le più note applicazioni di apprendimento profondo coinvolgono il rilevamento della voce e del suono. La capacità delle reti neurali di riconoscere i segnali audio dipende dal feed dei dati di input.
• Il riconoscimento delle immagini è anche un'applicazione popolare di Tensorflow. Il riconoscimento delle immagini viene utilizzato per riconoscere e identificare le persone e le cose dalle fotografie. Il contesto e il contenuto di qualsiasi immagine possono essere compresi tramite il riconoscimento delle immagini.
• Un altro approccio di apprendimento profondo apprezzato utilizza il testo come input. Le applicazioni basate sul testo includono, ad esempio, analisi del testo, siti di social network, identificazione delle minacce e rilevamento delle frodi.

Struttura del flusso di tensor

API multiple che rientrano nelle categorie di basso e di alto livello aiutano a compensare le librerie Tensorflow.

API di tensorflow di basso livello: L'elemento significativo di Tensorflow è la sua API principale. Per creare applicazioni efficaci di apprendimento automatico, gli sviluppatori hanno combinato i programmi Python o JavaScript incorporando Core di Tensorflow. Core efficace, ma Tensorflow ha una curva di apprendimento elevato. Qualsiasi persona che lavora con CORE deve avere familiarità con i concetti di dati fondamentali e l'API principale che comprendono Tensorflow.

API di tensorflow di alto livello: Questi includono una serie di programmi software avanzati e librerie che utilizzano Tensorflow. Alcuni aiutano a creare modelli che possono fungere da principio fondamentale di un grafico. Altri danno un livello scalabile che consente la personalizzazione senza essere completamente addestrati con Tensorflow. La curva di apprendimento per la maggior parte di queste API è molto più accomodante e sono spesso più piccole e più affidabili dell'API principale.

Caratteristiche di Tensorflow

A differenza di altre piattaforme di apprendimento profondo attualmente disponibili, TensorFlow offre un'interfaccia di programmazione multipiattaforma interattiva che è scalabile e affidabile. Abbiamo un aspetto ben noto riguardo a Tensorflow, che include:

• Possiamo visualizzare ogni aspetto del grafico, che i framework come Numpy o Scikit non offrono. Per progettare un software per l'apprendimento profondo, devi prima avere alcuni componenti e un linguaggio di programmazione.
• Ti consente di esaminare ogni nodo o operazione in termini di analisi in modo indipendente. Tensor Board utilizza la sua dashboard per vedere come funziona tramite un grafico. Offre approcci grafici statistici che aiutano con un semplice paradigma.
• La caratteristica principale della libreria di apprendimento automatico è che chiunque abbia una connessione Internet può usarla perché è open-source. Quindi, modificando la libreria, gli utenti possono creare una vasta gamma di servizi preziosi.
• Lo sviluppo e la formazione del modello sono offerti su CPU e GPU da Tensorflow. Sia la CPU che la GPU sono in grado di eseguire calcoli e possono anche essere contrastati.
• In breve, le colonne delle caratteristiche di Tensorflow funzionano come collegamento tra i dati di input e la nostra rete operando come intermediari tra stimatori e dati grezzi.
• Tensorflow fornisce un particolare livello di astrazione accorciando l'implementazione e accelerando lo sviluppo. L'utente deve prestare attenzione alla logica piuttosto che al modo corretto per inserire i dati in funzioni. L'utente può impostare il modello che rappresenti perfettamente le esigenze del sistema.

Architettura Tensorflow

L'architettura di Tensorflow è completata da diverse parti interne aggiuntive.

Resti: L'unità astratta utilizzata da Tensorflow per aiutare a fornire compiti è nota come servibile. Questi sono i componenti principali che facilitano il calcolo. Fornisce un alto livello di dimensionamento e personalizzazione della risoluzione. I componenti di un servoflow Tensorflow possono variare da una serie di tabelle a una tupla distinta con modelli API. I servibili possono avere qualsiasi forma di interfaccia, consentendo flessibilità e progressi futuri.

• Connessioni di API sperimentale
• Risultati di streaming
• Elaborazione di metodologie asincrone

Versioni di servabili: Questo consente di caricare progressivamente nuove configurazioni, tariffe e altri dati di algoritmo. Inoltre, consentono il caricamento sincrono di molte versioni di una serie di servizi, consentendo una sperimentazione e un lancio graduale.

Tensorflow Manager: Il manager tiene traccia di tutte le versioni mantenendo le fonti. Nonostante i tentativi del manager, una versione aspirata potrebbe non essere sempre caricata. Un'altra opzione per i manager è ritardare un "scarico."I manager di Tensorflow controllano il ciclo di vita complessivo di un servo, che include caricamento, scarico e servizio.

Core di tensorflow: Tensorflow Core incorpora le metriche del ciclo di vita e il nucleo di servizio di Tensorflow accetta resti e caricatori come oggetti.

Tensorflow Lifecycle: Il manager carica ed esegue i caricatori che le fonti hanno sviluppato per le versioni servibili. Successivamente, vengono consegnati come versioni aspirate ai clienti come richieste client. Per caricare il servo, il caricatore ha tutti i metadati richiesti. La fonte invia la fonte al gestore della versione aspirata tramite un callback. Il manager implementa la politica di versione corrente per la prossima azione da intraprendere. Il gestore indirizza il caricatore ad acquisire la versione aggiornata e fornisce le risorse richieste se lo considerano sicuro.

I clienti possono richiedere la versione più recente del servo o specificare una versione quando lo chiedono dalla direzione. Il manager restituisce la maniglia del servo. Quindi, un messaggio di memoria sufficiente viene informato dal Dynamic Manager al caricatore. Il Dynamic Manager risponde con una maniglia alla versione più attuale del servo quando un client richiede un maniglia per il modello più recente.

Flussi di servizi: Comprende diversi redavi in ​​diversi tipi. È trattenuto in una sequenza crescente di iterazioni.

Caricatori di tensorflow: La manutenzione dell'intero ciclo di vita del servoflow Tensorflow viene eseguita attraverso l'API del caricatore Tensorflow. Fornisce un'infrastruttura condivisa per alcuni algoritmi.

Tensorflow Batcher: Quando gli acceleratori di GPU e hardware sono accessibili, le risposte di tensorflow in rassegna in un'applicazione unificata possono ridurre significativamente il costo di gestione dell'inferenza. Un widget più batch è disponibile nel servo Tensorflow, consentendo ai clienti di intuire le loro varie query di inferenza individuale in una query batch con facilità per eseguire efficacemente questa operazione.

Modelli Tensorflow: Una porzione è un rendering di un paradigma in uno o ancora più servibili. Una servabile funziona anche come componente di un modello, in modo tale che una grande tabella ricercabile possa essere utilizzata come più istanze.

Vantaggi di Tensorflow

Open-source: È accessibile a tutti gli utenti e preparato per la creazione di qualsiasi sistema a causa della sua piattaforma open source.

Parallelismo: TensorFlow utilizza sia i dispositivi GPU che CPU per funzionare. L'utente può utilizzare uno qualsiasi dei layout in base alle loro esigenze. Se non specificamente indicato, un sistema utilizza GPU. L'uso della memoria è in qualche modo ridotto da questa tecnica. Tensorflow è considerato una libreria di velocità hardware a causa della sua capacità.

Supporto architettonico: Rispetto alla CPU e alla GPU, l'architettura Tensorflow incorpora la TPU per accelerare l'operazione. Contrariamente agli altri due, i modelli sviluppati che utilizzano la TPU possono essere distribuiti su nuvole con facilità.

Debug: Possiamo acquisire e ottenere dati discreti a causa della sua cooperazione nell'esecuzione dei sottointoni di un grafico dandogli il vantaggio.

Scalabile: Questa piattaforma consente l'esecuzione di quasi tutte le operazioni. TensorFlow consente ai suoi utenti di creare qualsiasi sistema a causa della sua capacità di essere installato su qualsiasi macchina e la sua rappresentazione del modello grafico.

Supporto grafico: Tensorflow viene utilizzato per lo sviluppo di apprendimento profondo perché consente la costruzione di reti neurali utilizzando grafici che hanno nodi per le operazioni. Tensorflow funzioni in vari settori, tra cui serie temporali, rilevamento del movimento, identificazione vocale e riconoscimento dell'immagine, quindi può essere utilizzato per soddisfare le esigenze di un utente.

Svantaggi di tensorflow

Nessun supporto alla finestra: Nonostante i molti vantaggi di Tensorflow, gli utenti di Windows possono raggiungere solo un numero limitato delle sue funzioni. Gli utenti di Linux hanno accesso a una vasta gamma di capacità.

Dipendenza: Tensorflow riduce la quantità di script e rende più semplice l'accesso agli utenti, ma rende anche il codice più complesso. Ogni codice deve essere eseguito su una piattaforma diversificata per essere abilitata per aumentare le dipendenze dell'esecuzione.

Incoerenza: Gli omonimi vengono utilizzati nei titoli dei moduli di Tensorflow, rendendo difficile conservare e utilizzare gli utenti. Il problema deriva dall'adozione di un singolo nome per più contesti diversi.

Velocità: Tensorflow si muove a un ritmo lento rispetto ai suoi avversari. Comparativo ad altri framework, è meno utilizzabile.

Loop simbolico: La funzione è più essenziale quando si discute di sequenze a lunghezza variabile. Tensorflow non include funzionalità. Tuttavia, la stratificazione finita è la soluzione adatta.

Come installare python tensorflow in ubuntu 20.04

La libreria Tensorflow è un software open source per l'apprendimento automatico e lo sviluppo di reti neurali profonde. La libreria Tensorflow può essere installata nell'ambiente virtuale di Python. In questo articolo, stiamo installando la libreria Tensorflow e tutte le istruzioni di installazione sono per Ubuntu 20.04. Tuttavia, tutte le varianti Linux utilizzano la stessa metodologia per l'installazione della libreria Tensorflow. Abbiamo dimostrato ogni passaggio con comandi eseguiti per installare correttamente il pacchetto Tensorflow.

Passo 1: Il primo passo è assicurarsi che Python debba essere installato in Ubuntu 20.04. Possiamo verificare la versione Python dando al comando "Python3 -V". Come abbiamo già installato Python3, la versione viene visualizzata all'interno della seguente immagine:

Passo 2: Ora, siamo confermati che Python è installato nel nostro sistema. Quindi, andando avanti con il passaggio successivo. Abbiamo implementato il pacchetto VENV dal pacchetto Python3-Venv, che è il metodo preferito per la costruzione di un ambiente virtuale. Per ottenere il modulo VENV, immettere il comando che segue:

Passaggio 3: Abbiamo installato con successo il pacchetto VENV nel nostro sistema. Ora possiamo facilmente creare un ambiente virtuale per il progetto TensorFlow. Per questo, abbiamo creato la directory in cui vogliamo che il nostro ambiente virtuale Python3 si trovi. Il regista creato dovrebbe avere i privilegi di leggere e scrivere per gli utenti che si desidera consentire. Abbiamo creato la directory "py_tensorflow" e con il comando "cd", abbiamo inserito quella particolare directory.

Per costruire l'ambiente virtuale dal modulo VENV, abbiamo utilizzato il seguente comando all'interno della directory PY_TENSORFLOW. Qui, abbiamo scelto il nome "Venv" per il nostro ambiente virtuale, ma può essere un nome diverso. Questo comando ha generato la directory VENV che include moduli predefiniti di Python, Gestione pacchetti PIP, copie dei binari di Python e altri file di supporto.

Abbiamo inserito il nostro ambiente virtuale attivando lo script di attivazione dal seguente formato di comando. La directory BIN verrà aggiunta alla variabile $ Path del sistema per l'ambiente virtuale dopo che è stato attivato. Il nome dell'ambiente virtuale è ora visualizzato nel prompt del terminale, che cambierà anche. Come abbiamo selezionato "VENV" per il nostro ambiente virtuale, quindi viene mostrato, come segue:

Ora siamo sul palco in cui possiamo installare il modulo Tensorflow. Dobbiamo aggiornare la versione PIP con l'ultima versione, necessaria per installare la libreria TensorFlow nel nostro ambiente virtuale. Il modulo PIP nel nostro attuale ambiente virtuale VENV verrà aggiornato con il seguente comando:

Abbiamo aggiornato con successo la versione PIP, come il prompt lo mostra nello scatto da noi. Attraverso il comando deactivate, possiamo lasciare l'ambiente virtuale ogni volta che vogliamo. La fonte attiva un comando che può essere utilizzato per rivitalizzarlo in un secondo momento. Durante l'utilizzo di Tensorflow, suggeriamo di rimanere all'interno dell'ambiente virtuale. L'installazione del modulo Tensorflow è ora pronta per andare. Con il comando PIP, abbiamo installato la libreria "TensorFlow". Il seguente comando recupera la versione stabile più recente e le dipendenze di ogni pacchetto Tensorflow:

Man mano che Tensorflow inizia a installare, vedremo un'istruzione che indica che l'installazione di Tensorflow e tutti i pacchetti dipendenti necessari hanno avuto successo.

Tipi di dati Tensorflow Python

Tensorflow supporta tipi di dati univoci. Esamineremo l'uso dei tipi di dati in Tensorflow. Tensorflow accetta tipi di dati di Python nativi come stringhe, booleani e numeri (int, galleggiante). Numpy va d'accordo con Tensorflow 2.X, anche. Il tipo di dati che la modifica tra numpy e tensore è supportata correttamente. Entrambi i numeri a 32 bit e 64 bit, così come altri tipi di dati, sono disponibili in Python Tensorflow. Abbiamo mostrato tipi di dati di esempi di un tensore che include:

Generalmente, abbiamo usato "dType" per acquisire il tipo di dati del valore specificato. Il "dType" di tensorflow viene utilizzato per verificare il tipo di dati del tensore attuale o fornire l'output del tipo di dati per i calcoli che necessitano.

Esempio

Innanzitutto, abbiamo recuperato il tipo di dati interi. Un tipo di dati "int" si comporta in modo simile ad altri moduli. Descrive una certa gamma di numeri interi in matematica. Restrizioni di dimensioni diverse si applicano ai tipi di dati integrali e i valori negativi possono o non possono essere consentiti. Per questo, abbiamo fornito il Tensorflow come "TF" e abbiamo invocato la costante che prende il valore numerico "3". Con questo, abbiamo chiamato il "dtype". Quando premiamo Invio per l'istruzione REPL, viene eseguito il tipo di dati "Int32". Questo è il modo in cui stampiamo il tipo di dati di un dato valore.

Esempio

Nel prossimo istanza, abbiamo verificato il tipo di dati del numero decimale. A The Constant (), abbiamo superato il numero decimale “1.5 "e chiamato dtype. Quando lo eseguiamo, il TF.float32 è visualizzato dal python tensorflow repl.

Esempio

Successivamente, abbiamo visualizzato il tipo di dati passando il numero immaginario "2+2J" e Tensorflow DType ha restituito il tipo di dati complesso128. Il tipo di dati complesso128 rappresenta i due tipi di dati galleggianti da 64 bit.

Esempio

Una stringa è un tipo di dati comune e utile supportato da ogni libreria Python. Un tipo di dati stringa è costituito da una raccolta di caratteri. Allo stesso modo, Python Tensorflow ha anche il tipo di dati stringa, che abbiamo mostrato nell'esempio seguente. Abbiamo superato la stringa "Hello World", e dopo l'esecuzione, il "TF.String ”è mostrato nell'output.

Esempio

Il tipo di dati booleani, spesso abbreviato a Bool, rappresenta i valori logici veri e falsi. Qui, abbiamo superato il valore logico "vero" per l'operazione del tipo di dati e ha restituito il TF.Valore bool come valore del tipo di dati. Ciò significa che questo noto tipo di dati bool è supportato anche in python tensorflow.

Python Tensorflow Variabili

L'approccio migliore per rappresentare lo stato condiviso e costante con cui il programma funziona è l'utilizzo di una variabile Tensorflow. I tamponi in memoria contenenti tensori fungono da variabili. Possono essere salvati al disco durante e dopo l'allenamento, ma devono essere inizializzati manualmente. Attraverso il "TF.Classe variabile ", le variabili vengono generate e monitorate. È possibile modificare un valore tensore implementando le operazioni rappresentate dalla classe “TF.Variabile". Possiamo leggere e rivedere i valori di questo tensore usando operazioni specifiche.

Una volta che sono stati costruiti, le variabili e le forme non possono essere aggiornate. Diamo un'occhiata ad alcuni esempi di formazione variabile usando Tensorflow.

Esempio

Di seguito abbiamo un esempio in cui abbiamo creato una variabile Tensorflow Python che visualizza la forma, le dimensioni, le dimensioni e il tipo di dati del valore passato come input nel costruttore variabile (). Innanzitutto, abbiamo importato il modulo Tensorflow con l'alias "TF". Quindi, impostiamo il nome della variabile come "tensore" e lo abbiamo dichiarato con il costruttore variabile ().

Al costruttore variabile (), abbiamo superato i due valori numerici. Quindi, abbiamo stampato la forma della variabile Tensorflow invocando il "TF.Oggetto ”. Successivamente, abbiamo stampato la "dimensione" della variabile passando il "tensore" al "TF.Metodo di rango "e ha anche invocato la funzione Numpy (). Successivamente, abbiamo stampato le dimensioni della variabile passando il "tensore" nel metodo delle dimensioni e, infine, abbiamo ottenuto il tipo di dati dal metodo DType, che è già discusso nella sezione precedente.

Esempio

Attraverso l'uso del costruttore variabile, comprendiamo come stabilire una variabile. Ora, dobbiamo cambiare la forma della variabile usando il nuovo metodo di Tensorflow Python chiamato Reshape () Metodo. Questo metodo Reshape () prende il parametro "forma" e il nome variabile. Ora abbiamo implementato l'esempio del metodo di rimodella. Abbiamo dichiarato il "tensore" variabile e impostato il valore per esso con il costruttore variabile ().

Dopodiché, abbiamo impiegato il "TF.Metodo Reshape () "e ha superato la variabile" tensore "e il metodo di forma, che è stato impostato con il valore da modellare per i valori specificati nel costruttore variabile (). Quindi, abbiamo eseguito il programma precedente, che rimodellava la forma variabile. Il codice e l'output sono stati fissati sull'immagine successiva:

Esempio

Ora abbiamo fatto la trasmissione di variabili Tensorflow. Le variabili più piccole possono ampliarsi istantaneamente per adattarsi alle variabili più grandi quando proviamo a eseguire operazioni accoppiate con più oggetti variabili, proprio come possiamo con oggetti tensori. Questo è molto paragonabile a come funzionano le array numpy. Una variabile scalare viene ridimensionata per moltiplicare ciascun membro della variabile quando si cerca di moltiplicarla con un'altra variabile.

Dobbiamo importare il modulo Tensorflow perché non possiamo accedere alla variabile Tensorflow. Successivamente, abbiamo dichiarato il costruttore "variabile ()" all'interno della variabile "T1" e "T2". Alla variabile "T1", abbiamo superato i due valori numerici, che devono essere moltiplicati per il valore numerico della variabile "T1". Quindi, all'interno dell'oggetto "risultato", abbiamo moltiplicato le due variabili e abbiamo mostrato i valori risultanti con l'istruzione di stampa. Il codice e l'output sono stati fissati nell'immagine successiva.

Esempio

Potremmo usarlo per identificare la forma di hardware (una CPU) utilizzata per eseguire la nostra variabile. Per questo, il ".Viene impiegato l'attributo del dispositivo ". Nella seguente implementazione, abbiamo definito il nome della variabile "TF1" e assegnato il costruttore variabile al suo interno, che ha superato due valori come input. Successivamente, utilizziamo la dichiarazione di stampa in cui ".Gli attributi del dispositivo "sono chiamati con la variabile" TF1 ". Il tipo di variabile hardware viene visualizzato sul terminale.

PITHON TENSORFLOW Placeder

Le variabili Tensorflow che acquisiscono i dati in un secondo momento sono conosciute come segnaposto. Siamo in grado di creare procedure senza la necessità di dati. Quando la sessione inizia e opera, i dati vengono inseriti nel segnaposto. Attraverso l'uso di segnaposto, possiamo aggiungere dati ai grafici Tensorflow.

Esempio

Abbiamo importato il modulo Tensorflow in modo diverso quando non viene trovato l'attributo segnaposto e si è verificato un errore. Quindi, abbiamo il "P" variabile e impostare il metodo Placeholder () al suo interno. Il segnaposto prende i parametri "float" e "nessuno". Abbiamo inizializzato i valori per il segnaposto. Ma abbiamo impostato il funzionamento della moltiplicazione come "P*2" all'interno della variabile "Q".

Ora, abbiamo implementato l'oggetto sessione dalla sessione TensorFlow (). Qui, anche se fossero state create una trama molto più ampia di operazioni, poteva essere eseguita solo una piccola parte della trama. Questa valutazione del sottografo è uno dei principali vantaggi di Tensorflow perché poche altre biblioteche che svolgono attività correlate lo offrono. Quindi, abbiamo superato la variabile "Q" e impostato il feed_dict assegnando il valore per la variabile "p" nella sessione ese (). Qui, l'output fornisce i risultati previsti dopo l'esecuzione. Il codice e l'output sono stati fissati nell'immagine successiva:

Esempio

Inoltre, i segnaposto con varie dimensioni possono archiviare array. Il seguente caso include il posizionamento di diversi numeri interi in una matrice. Quindi, impiegando la stessa tecnica di prima, moltiplichiamo l'elemento intero per due. All'interno del seguente programma, abbiamo chiamato il segnaposto all'interno della variabile "V1". Il segnaposto definisce la dimensione come "nessuno" e la seconda dimensione come "3". Ciò significa che la colonna dovrebbe essere tre per la matrice.

Successivamente, abbiamo moltiplicato la variabile "V1" per "3" e abbiamo creato la sessione. Abbiamo superato il "V2" e "Feed_dict" come argomento nella sessione e i valori per la variabile "V1" sono anche impostati all'interno dell'input FEEID_DICT. Abbiamo stampato la matrice di 3 per 2 nella seguente immagine insieme al codice:

Tensore sparso di tensorflow python

La rapida elaborazione e memorizzazione nella cache di tensori nel tensorflow è resa possibile da tensori sparsi e impiegati in applicazioni per l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale, nonché per fotografie di pre-elaborazione con pixel scuri. Useremo il "TF.sparso.Funzione sparsetensor () ”per rappresentare un tensore sparso, che verrà utilizzato per svolgere questo compito specifico.

Esempio

Qui, abbiamo impostato i valori per i parametri sparsi. "IND" rappresenta gli indici che hanno tutti i valori diversi da zero. La "Val" è il valore specificato dalla forma del tensore per ciascun precedente indici. Quindi, abbiamo un parametro di forma densa come "DS", che viene anche inizializzato con l'elenco. Quindi, abbiamo superato tutti questi parametri all'interno del TF.sparso.Sparsetensor () funzioni come argomento. Il seguente scatto mostra anche il risultato della funzione. Il codice e l'output sono stati fissati nell'immagine successiva:

Esempio

Ora vedremo la conversione di Tensorflow al valore numpy. Per raggiungere questo obiettivo, utilizzeremo la funzione di esecuzione ansiosa per gestire la sessione. Il tf.compatito.v1. La funzione Session () viene utilizzata per costruire la sessione dopo l'importazione del modulo Tensorflow e la TF.La funzione di tensore sparsa () viene utilizzata dopo. Successivamente, abbiamo definito la variabile "new_result" e assegnato il valore intero sotto forma di un elenco al TF.Funzione di sparsetensor. Dopo aver stampato il funzionamento della funzione, possiamo vedere l'output.

Esempio

Abbiamo visto la scarsa conversione in numpy. Ora abbiamo convertito lo scarso in denso. Per questo, abbiamo implementato il seguente programma. Abbiamo assegnato la forma densa al TF.Parametri di funzione, valore e indici di sparsetens e li inizializzavano anche. Successivamente, abbiamo invocato la funzione "To_Dense" Tensorflow che prende il "TF.Funzione sparsetensor "e visualizza i risultati. Il codice e l'output sono stati fissati nell'immagine successiva:

Tensorflow Transpose Function

La funzione di trasposizione di Tensorflow è una caratteristica del pacchetto Tensorflow del dominio di apprendimento profondo Python. Questa funzione ci consente di determinare la trasposizione dei dati forniti ogni volta che li passiamo al paradigma di Tensorflow. La matrice di ingresso del tensore sarà invertita dalla funzione di trasposizione, risultando in un lancio diagonale delle righe e delle colonne.

Esempio

Abbiamo un pacchetto Tensorflow all'interno del nostro script, a cui viene assegnato un nome simbolico, "TF". Quindi, abbiamo dichiarato la variabile "A", in cui abbiamo creato l'elenco dei valori numerici. Dopo aver creato le due liste all'interno del metodo costante, abbiamo impiegato il "TF.Metodo di trasposizione "e ha superato la variabile di input" A "al suo interno. La funzione di trasposizione ha modificato la posizione dell'elenco orizzontale nell'elenco verticale, come mostrato nella seguente screenshot:

Esempio

L'array specificato come input verrà trasposto dalla dimensione indicata se viene fornito l'argomento permanente. Considera il parametro perm della funzione di trasposizione nell'esempio seguente. Dopo aver inserito il pacchetto Tensorflow, abbiamo specificato i due elenchi di numeri all'interno del metodo costante di Tensorflow nella variabile "trans". Quindi, abbiamo chiamato il metodo Tensorflow, in cui il "trans" è assegnato come input e il parametro perm è anche impostato con dimensioni per metrica 3 × 3. La funzione di trasposizione genera la nuova metrica trasformata.

Esempio

In questo esempio viene introdotto il nuovo parametro "coniugato". Possiamo trasporre un tensore se è coniugato nell'ingresso. Dobbiamo dare il "TF.Transpone () "argomento coniugato uguale al vero per raggiungere questo obiettivo. All'interno del programma, abbiamo impostato la variabile "IMG" per la creazione dell'elenco con l'aiuto di "TF.Metodo costante ". Abbiamo assegnato un numero complesso all'elenco. Successivamente, abbiamo utilizzato la funzione di trasposizione in cui l'argomento coniugato viene chiamato e impostato con il valore bool "vero". Quando viene eseguita l'istruzione della funzione di trasposizione, l'output visualizza la metrica di trasposizione coniugato, come segue:

Funzione argmax Tensorflow

La funzione Tensorflow ArgMax viene utilizzata per determinare il valore maggiore tra i valori degli assi ed è parte del pacchetto matematico della libreria Tensorflow. Il campo tecnologico definito come Keras Tensorflow è attualmente uno dei più utilizzati e in rapido sviluppo perché può cambiare il percorso della tecnologia.

Esempio

Abbiamo impiegato il modulo Tensorflow per utilizzare la funzione ArgMax. Quindi, abbiamo impostato il valore con il metodo costante all'interno della variabile "X". Abbiamo invocato la funzione Argmax dalla Biblioteca Matematica Python all'interno della variabile "Y". La funzione Tensorflow ArgMax prende il parametro di input "X", quindi abbiamo visualizzato il tensore con il metodo di stampa. Successivamente, abbiamo calcolato il valore del tensore ottenuto attraverso il TF.Keras.Backend.metodo valuta () mentre abbiamo passato la variabile "y" ad esso. Ha l'indice del valore massimo nell'output, poiché l'ultimo valore dell'indice ha il valore massimo. Quindi viene generato il valore massimo dell'indice.

Esempio

Qui, con il metodo di forma del Tensorflow, abbiamo implementato la funzione ArgMax. Il passaggio iniziale dell'inclusione del Tensorflow è fatto. Quindi, abbiamo definito la variabile "U", in cui la funzione costante prende il parametro "Valore" e imposta l'elenco dei numeri interi al suo interno. Inoltre, abbiamo impostato l'argomento "forma" all'interno della funzione costante e la forma "3x3". Abbiamo stampato la forma dell'elenco specificato in 3 × 3 dimensioni. Successivamente, abbiamo costruito un'altra variabile, "V", in cui la funzione Argmax distribuita assegnando l'argomento "input" come "x". Quando il tensore viene stampato, emette il valore degli indici e con il modulo Keras, abbiamo valutato rispettivamente il valore che ha visualizzato gli indici massimi.

Tensorflow Argmin Funzione

In precedenza, abbiamo discusso della funzione Tensorflow Argmax. La funzione Argmin Tensorflow è implementata come la funzione ArgMax. I valori di output sono l'unica cosa che differisce. Il modulo di matema.

Esempio

Il modulo Tensorflow è stato designato nell'esempio seguente. Quindi, abbiamo inizializzato alcuni valori numerici sotto forma dell'array, che è presente all'interno della variabile "A1". Con l'aiuto del pacchetto matematico, abbiamo impiegato la funzione Argmin e impostato l'argomento "input" con la variabile del tensore "X". Successivamente, abbiamo mostrato il tensore valutato dalla funzione Argmin. Infine, abbiamo determinato il valore del tensore dai Keras.Backend.Metodo valutato, come numero “1.9 "è un numero minimo. Quindi, nell'output, abbiamo il valore dell'indice "3" rispetto a questo numero.

Esempio

Ora abbiamo usato il metodo di forma del tensorflow. Ciò genererà il valore degli indici a forma di valori minimi. Abbiamo stabilito la variabile "i" e l'abbiamo dichiarata con la funzione costante. La funzione costante prende il valore e la forma come argomento. Questi argomenti specificati sono impostati con il loro valore. Quindi abbiamo mostrato il tensore e gli indici del numero con valori minimi.

Conclusione

Una libreria di apprendimento profondo che è ampiamente utilizzata è Tensorflow. È principalmente utilizzato nella costruzione di reti neurali e le piccole e le grandi imprese lo usano. Tensorflow è anche utilizzato nella maggior parte dei prodotti di Google, tra cui Gmail e il motore di ricerca, come visto sopra; Google lo utilizza anche per scopi interni. In questo manuale è stata fornita un'introduzione a Tensorflow.

Qui, abbiamo discusso dell'introduzione di Tensorflow dei suoi elementi chiave, tratti, benefici e svantaggi. Abbiamo affrontato ogni aspetto di Python Tensorflow e l'implementazione del codice Tensorflow con il server Linux. Abbiamo dimostrato come impostare Tensorflow su Ubuntu 20.04 in un ambiente virtuale. Quindi, vediamo il tipo di dati Tensorflow. Abbiamo recuperato il tipo di dati con la chiamata di funzione dType in TensorFlow.

Successivamente, abbiamo esplorato la dichiarazione e l'inizializzazione del costruttore variabile (). Buffer in memoria a base di tensori chiamati variabili Tensorflow rimangono attive dopo un'esecuzione del grafico e vengono utilizzate ripetutamente. Successivamente, abbiamo una spiegazione di segnaposto Tensorflow. Ci consentono di definire le restrizioni sulla dimensione dei valori e sui tipi di dati. Quindi, abbiamo l'implementazione di un'altra funzione Tensorflow, che si chiama Funzione Tensor Sparse. Abbiamo usato il "TF.sparso.Funzione sparsetensor "per visualizzare i valori del tensore sparsi. Abbiamo anche utilizzato il metodo di trasposizione di Tensorflow.

La funzione di trasposizione di Tensorflow aiuta a lanciare il tensore di ingresso, che fa alternare le righe e le colonne della matrice. Inoltre, questo tutorial spiega altre due funzioni, Argmax e Argmin, supportate dal modulo Tensorflow. Questi metodi aiutano a localizzare il valore più alto e più basso all'interno del tensore che è stato fornito come input sia lungo che attraverso gli assi. Tensorflow rende incredibilmente semplice implementare questi metodi in quanto questo argomento è molto vasto, ma abbiamo cercato di coprire tutti gli argomenti importanti possibile.