Tutorial do Python Tensorflow

Um software de programação chamado TensorFlow foi projetado para criar aplicativos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Os tensores têm a funcionalidade de estruturas multidimensionais que mantêm dados. As bibliotecas Tensorflow suportam JavaScript e Python. O TensorFlow, criado pelo Google, é atualmente uma abordagem de código aberto dos problemas de ML e IA relacionados ao big data. É um sistema flexível, especialmente devido à sua capacidade de funcionar simultaneamente em dispositivos móveis, GPUs e CPUs.

O futuro possui um enorme crescimento para a tecnologia Tensorflow. É totalmente considerado a direção da modelagem de aprendizado profundo. É usado para fins científicos por várias empresas de prestígio. Eles são mais conhecidos por participar de grandes empresas, pesquisas e especialmente produtos do Google. Até eles começaram a usar dispositivos móveis e a nuvem para suas tarefas.

As partes essenciais do tensorflow são tensores. As estruturas de dados básicas da linguagem Tensorflow são representadas como uma coleção ou lista multidimensional. Qualquer diagrama de fluxo As bordas de conexão são tensores, que são chamados de gráfico de fluxo de dados. Os tensores são as conexões de ligação em qualquer fluxograma, geralmente conhecidas como Gráfico de Fluxo de Dados. Mapas multi-lineares podem ser qualquer coisa, incluindo espaços vetoriais e números reais.

Um tensor pode, portanto, ser escalar, vetor ou matriz. Os aplicativos TensorFlow são frequentemente divididos em duas fases: construindo desmontando um gráfico e execução usando uma sessão. Esta sessão é benéfica para as pessoas preocupadas com o Python e focada no desenvolvimento e pesquisa usando uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado de dados. Python é a única linguagem que o tensorflow usa. Ter uma forte compreensão do python é, portanto, necessária. O Tensorflow pode ser facilmente entendido se tivermos um entendimento básico da matemática fundamental e conceitos de IA.

Aplicações do TensorFlow

• Para detecção de vídeo, o método de aprendizado profundo é empregado. Detecção de movimento, detecção de perigo em tempo real, segurança do aeroporto e campos de interface do usuário/UX usam-o.
• As aplicações de aprendizado profundo mais conhecidas envolvem detecção de voz e som. A capacidade das redes neurais de reconhecer sinais de áudio depende de seu feed de dados de entrada.
• O reconhecimento de imagem também é uma aplicação popular de tensorflow. O reconhecimento de imagem é utilizado para reconhecer e identificar indivíduos e coisas de fotografias. O contexto e o conteúdo de qualquer imagem podem ser entendidos por reconhecimento de imagem.
• Outra abordagem de aprendizado profundo e popular usa o texto como entrada. As aplicações baseadas em texto incluem, por exemplo, análise de texto, sites de redes sociais, identificação de ameaças e detecção de fraude.

Estrutura do tensorflow

Múltiplas APIs que se enquadram nas categorias de baixo e alto nível ajudam a compensar as bibliotecas de tensorflow.

API de tensorflow de baixo nível: O elemento significativo do tensorflow é sua API principal. Para construir aplicativos eficazes de aprendizado de máquina, os desenvolvedores combinaram os programas Python ou JavaScript, incorporando o Tensorflow Core. O núcleo eficaz, mas o tensorflow tem uma curva de alta aprendizagem. Qualquer pessoa que trabalha com o núcleo deve estar familiarizada com os conceitos de dados fundamentais e a API principal que compreende o TensorFlow.

API de tensorflow de alto nível: Isso inclui um conjunto de programas avançados de software e bibliotecas que utilizam o TensorFlow. Alguns ajudam na criação de modelos que podem servir como o princípio central de um gráfico. Outros dão uma camada escalável que permite a personalização sem serem totalmente treinados com o tensorflow. A curva de aprendizado para a maioria dessas APIs é muito mais flexível, e elas são frequentemente menores e mais confiáveis ​​do que a API principal.

Recursos do tensorflow

Ao contrário de outras plataformas de aprendizado profundo atualmente disponíveis, o TensorFlow oferece uma interface de programação interativa e multiplataforma que é escalável e confiável. Temos um aspecto bem conhecido sobre o tensorflow, que inclui:

• Podemos exibir todos os aspectos do gráfico, quais estruturas como Numpy ou Scikit não oferecem. Para projetar software de aprendizado profundo, você deve primeiro ter alguns componentes e uma linguagem de programação.
• Permite que você examine cada nó ou operação em termos de análise de forma independente. Tensor Board usa seu painel para ver como ele funciona através de um gráfico. Oferece abordagens de gráficos estatísticos que ajudam com um paradigma simples.
• A principal característica da Biblioteca de Machine Learning é que qualquer pessoa com uma conexão com a Internet pode usá-la porque é de código aberto. Portanto, modificando a biblioteca, os usuários podem criar uma ampla gama de serviços valiosos.
• Desenvolvimento e treinamento de modelos são oferecidos na CPU e na GPU por Tensorflow. Tanto a CPU quanto a GPU são capazes de realizar cálculos e também podem ser contrastados.
• Em poucas palavras, as colunas de recursos do TensorFlow funcionam como um link entre dados de entrada e nossa rede, operando como intermediários entre estimadores e dados brutos.
• O TensorFlow fornece um nível específico de abstração, reduzindo a implementação e acelerando o desenvolvimento. O usuário deve prestar atenção à lógica, em vez da maneira correta para inserir dados em funções. O usuário pode definir o modelo que representa perfeitamente as necessidades do sistema.

Arquitetura Tensorflow

A arquitetura do TensorFlow é concluída por várias peças internas adicionais.

Servíveis: A unidade abstrata usada pelo TensorFlow para ajudar no fornecimento de tarefas é conhecida como servidor. Estes são os componentes principais que facilitam a computação. Oferece um alto nível de dimensionamento e personalização de resolução. Os componentes de um tensorflow servável podem variar de um conjunto de tabelas a uma tupla distinta com modelos de API. Os servíveis podem ter qualquer forma de interface, permitindo flexibilidade e avanço futuro.

• Conexões de API experimental
• Resultados de streaming
• Processando metodologias assíncronas

Versões de servos: Isso torna possível carregar progressivamente novas configurações, taxas e outros dados do algoritmo progressivamente. Além disso, eles permitem o carregamento síncrono de muitas versões de uma experimentação servida, permitindo uma implantação em fases.

Tensorflow Manager: O gerente rastreia todas as versões, mantendo as fontes. Apesar das tentativas do gerente, uma versão aspirada nem sempre pode ser carregada. Outra opção para os gerentes é atrasar um “descarregar.”Os gerentes de tensorflow controlam o ciclo de vida geral de um servável, que inclui carregar, descarregar e servir servíveis.

Núcleo do tensorflow:.

Ciclo de vida do tensorflow: O gerente carrega e executa os carregadores que as fontes desenvolveram para versões serváveis. Depois disso, eles são entregues como versões aspiradas aos clientes como solicitações de clientes. Para carregar o servidor, o carregador possui todos os metadados necessários. A fonte envia a fonte para o gerente da versão aspirada por meio de um retorno de chamada. O gerente implementa a política de versão atual para que a próxima ação seja tomada. O gerente instrui o carregador a adquirir a versão atualizada e fornece os recursos necessários se considerar.

Os clientes podem solicitar a versão mais recente do servidor ou especificar uma versão ao solicitar a gerenciamento da gerência. O gerente oferece a alça do servável de volta. Em seguida, a mensagem de memória suficiente é informada pelo gerente dinâmico para o carregador. O Dynamic Manager responde com uma alça à versão mais atual do Servável quando um cliente solicita um identificador para o modelo mais recente.

Fluxos de servíveis: Compreende vários serviços em diversos tipos. É retido em uma sequência crescente de iterações.

Carregadores de Tensorflow: A manutenção do ciclo de vida inteiro do TensorFlow Servable é feito através da API do carregador TensorFlow. Ele fornece uma infraestrutura compartilhada para certos algoritmos.

Tensorflow Batcher:. Um widget mais em lote está disponível no Tensorflow Servável, permitindo que os clientes em lote de lote suas várias consultas de inferência individuais em um lote de consulta com facilidade para realizar efetivamente esta operação.

Modelos Tensorflow: Uma porção é a renderização de um paradigma em um ou até mais servíveis. Um servidor também funciona como um componente de um modelo, de modo que uma grande tabela pesquisável possa ser usada como várias instâncias.

Vantagens do tensorflow

Código aberto: É acessível a todos os usuários e preparado para criar qualquer sistema devido à sua plataforma de código aberto.

Paralelismo: Tensorflow usa dispositivos de GPU e CPU para operar. O usuário pode utilizar qualquer um dos layouts por suas necessidades. Se não estabelecida especificamente, um sistema usa GPU. O uso da memória é um pouco diminuído por esta técnica. O TensorFlow é considerado uma biblioteca de velocidade de hardware devido à sua capacidade.

Suporte arquitetônico: Em comparação com a CPU e a GPU, a arquitetura Tensorflow incorpora a TPU para acelerar a operação. Em contraste com os outros dois, modelos desenvolvidos usando TPU podem ser implantados sobre nuvens com facilidade.

Depuração: Podemos adquirir e obter dados discretos devido à sua cooperação na execução de subpoints de um gráfico, dando -lhe a vantagem.

Escalável: Esta plataforma permite a execução de quase todas as operações. A TensorFlow permite que seus usuários criem qualquer sistema devido à sua capacidade de serem instalados em qualquer máquina e sua representação gráfica do modelo.

Suporte gráfico: O TensorFlow é usado para o desenvolvimento de aprendizado profundo, pois permite a construção de redes neurais usando gráficos que possuem nós para operações. Funções de tensorflow em vários domínios, incluindo séries temporais, detecção de movimento, identificação de voz e reconhecimento de imagens, para que possa ser usado para atender às necessidades de um usuário.

Desvantagens do tensorflow

Sem suporte de janela: Apesar dos muitos benefícios do TensorFlow, os usuários do Windows só podem atingir um número limitado de suas funções. Os usuários do Linux têm acesso a uma extensa gama de recursos.

Dependência:. Cada código deve ser realizado em uma plataforma diversificada a ser ativada para aumentar as dependências da execução.

Inconsistência: Os homônimos são usados ​​nos títulos dos módulos do Tensorflow, dificultando a retenção e o uso. O problema vem da adoção de um único nome para vários contextos diversos.

Velocidade: Tensorflow se move em um ritmo lento quando comparado aos seus oponentes. Comparativo com outras estruturas, é menos utilizável.

Loop simbólico: O recurso é mais essencial ao discutir sequências de comprimento de variável. Tensorflow não inclui funcionalidade. No entanto, camadas finitas é a solução adequada.

Como instalar o python tensorflow no ubuntu 20.04

A Biblioteca Tensorflow é software de código aberto para aprendizado de máquina e desenvolvimento de redes neurais profundas. A Biblioteca Tensorflow pode ser instalada no ambiente virtual do Python. Neste artigo, estamos instalando a Biblioteca Tensorflow e todas as instruções de instalação são para o Ubuntu 20.04. No entanto, todas as variantes do Linux usam a mesma metodologia para instalar a Biblioteca do Tensorflow. Demonstramos todas as etapas com comandos executados para instalar o pacote TensorFlow com sucesso.

Passo 1: O primeiro passo é garantir que o Python seja instalado no Ubuntu 20.04. Podemos verificar a versão Python, dando o comando "python3 -v". Como já instalamos o Python3, a versão é exibida dentro da imagem a seguir:

Passo 2: Agora, estamos confirmados que o Python está instalado em nosso sistema. Então, avançando com a próxima etapa. Implementamos o pacote Venv do pacote Python3-VenV, que é o método preferido para a criação de um ambiente virtual. Para obter o módulo VENV, insira o comando a seguir:

etapa 3: Instalamos com sucesso o pacote Venv em nosso sistema. Agora, podemos facilmente criar um ambiente virtual para o projeto TensorFlow. Para isso, criamos o diretório onde queremos que nosso ambiente virtual do Python3 seja localizado. O diretor criado deveria ter lido e escrever privilégios para os usuários que você deseja permitir. Criamos o diretório "py_tensorflow" e, com o comando "CD", inserimos esse diretório específico.

Para construir o ambiente virtual a partir do módulo Venv, usamos o seguinte comando dentro do diretório py_tensorflow. Aqui, escolhemos o nome "venv" para o nosso ambiente virtual, mas pode ser um nome diferente. Este comando gerou o diretório VENV que inclui módulos padrão do Python, gerenciador de pacotes PIP, cópias de binários Python e outros arquivos de suporte.

Entramos em nosso ambiente virtual ativando o script de ativação do seguinte formato de comando. O diretório do bin será adicionado à variável $ PATH do sistema para o ambiente virtual após ser ativado. O nome do ambiente virtual agora é exibido no prompt do terminal, que também mudará. Como selecionamos "venv" para o nosso ambiente virtual, é mostrado, como segue:

Agora, estamos no estágio onde podemos instalar o módulo Tensorflow. Temos que atualizar a versão PIP com a versão mais recente, necessária para instalar a Biblioteca Tensorflow em nosso ambiente virtual. O módulo PIP em nosso ambiente virtual Venv atual será atualizado com o seguinte comando:

Atualizamos com sucesso a versão PIP, pois o prompt mostra isso no Snap tirado por nós. Através do comando desativado, podemos deixar o ambiente virtual sempre que quisermos. A fonte ativa um comando que pode ser usado para revitalizá -lo posteriormente. Ao usar o TensorFlow, sugerimos ficar dentro do ambiente virtual. A instalação do módulo Tensorflow agora está pronta para ir. Com o comando PIP, instalamos a biblioteca "Tensorflow". O comando a seguir recupera a versão estável mais recente e as dependências de cada pacote de tensorflow:

À medida que o TensorFlow começa a se instalar, veremos uma declaração indicando que a instalação do TensorFlow e quaisquer pacotes dependentes necessários foram bem -sucedidos.

Tipos de dados do tensorflow python

Tensorflow suporta tipos de dados exclusivos. Vamos passar pelo uso de tipos de dados em tensorflow. Tensorflow aceita tipos de dados nativos de python, como cordas, booleanos e números (int, flutuação). Numpy se dá bem com o tensorflow 2.x também. Tipo de dados Alteração entre Numpy e Tensor é suportado corretamente. Números de 32 e 64 bits, assim como outros tipos de dados, estão disponíveis no Python Tensorflow. Mostramos tipos de dados de exemplos de um tensor que incluem:

Geralmente, usamos "dtype" para adquirir o tipo de dados do valor especificado. O Tensorflow "dType" é usado para verificar o tipo de dados do presente tensor ou fornecer a saída do tipo de dados para cálculos que precisam.

Exemplo

Primeiro, buscamos o tipo de dados inteiro. Um tipo de dados "int" tem um desempenho semelhante a outros módulos. Ele descreve uma certa gama de números inteiros em matemática. Restrições de tamanho diferentes se aplicam a tipos de dados integrais, e valores negativos podem ou não ser permitidos. Para isso, fornecemos o tensorflow como "tf" e invocamos a constante que leva o valor numérico "3". Com isso, chamamos de "dtype". Quando pressionamos Enter para a instrução Repl, o tipo de dados "int32" é executado. É assim que imprimimos o tipo de dados de qualquer valor.

Exemplo

Na próxima instância, verificamos o tipo de dados do número decimal. Para a constante (), passamos o número decimal “1.5 ”e chamou o dtype. Quando executamos isso, o TF.Float32 é exibido pelo Python Tensorflow Repl.

Exemplo

Em seguida, exibimos o tipo de dados passando o número imaginário "2+2J", e o tensorflow dtype retornou o complexo do tipo de dados128. O complexo do tipo de dados128 representa os dois tipos de dados de float de 64 bits.

Exemplo

Uma string é um tipo de dados comum e útil suportado por todas as bibliotecas Python. Um tipo de dados de string consiste em uma coleção de caracteres. Da mesma forma, o python tensorflow também possui o tipo de dados da string, que mostramos no exemplo a seguir. Passamos a corda "Hello World" e, após a execução, o "tf.String ”é mostrado na saída.

Exemplo

O tipo de dados booleano, freqüentemente abreviado para BOOL, representa os valores lógicos verdadeiros e falsos. Aqui, passamos o valor lógico "true" para a operação do tipo de dados e retornou o TF.valor bool como o valor do tipo de dados. Isso significa que esse tipo de dados bool conhecido também é suportado no Python Tensorflow.

Variáveis ​​Python Tensorflow

A melhor abordagem para representar o estado constante e compartilhado com o qual o programa trabalha está usando uma variável de tensorflow. Os buffers internos contendo tensoros servem como variáveis. Eles podem ser salvos para disco durante e após o treinamento, mas devem ser inicializados manualmente. Através do “tf.Classe ”variável, variáveis ​​são geradas e rastreadas. É possível alterar um valor tensor ao implementar operações representadas pela classe “TF.Variável". Podemos ler e revisar os valores deste tensor usando operações específicas.

Uma vez construídos, as variáveis ​​e formas não podem ser atualizadas. Vejamos alguns exemplos de formação de variáveis ​​usando o tensorflow.

Exemplo

Temos um exemplo abaixo em que criamos uma variável Python TensorFlow que exibe a forma, as dimensões, o tamanho e o tipo de dados do valor passado como uma entrada no construtor variável (). Primeiro, importamos o módulo TensorFlow com o alias “tf”. Em seguida, definimos o nome da variável como "tensor" e o declaramos com o construtor variável ().

Para o construtor variável (), passamos pelos dois valores numéricos. Em seguida, imprimimos a forma da variável tensorflow, invocando o “tf.forma ”objeto. Depois disso, imprimimos a "dimensão" da variável passando o "tensor" para o "tf.Método de classificação ”e também invocou a função Numpy (). Em seguida, imprimimos o tamanho da variável passando o "tensor" no método de tamanho e, finalmente, obtivemos o tipo de dados do método dtype, que já é discutido na seção anterior.

Exemplo

Através do uso do construtor variável, entendemos como estabelecer uma variável. Agora, temos que alterar a forma da variável usando o novo método Python Tensorflow chamado Reshape () Método. Este método Reshape () pega o parâmetro "Shape" e o nome da variável. Agora, implementamos o exemplo do método de remodelamento. Declaramos a variável "tensor" e definimos o valor para ele com o construtor variável ().

Depois disso, empregamos o “TF.Método Reshape () ”e passou a variável“ tensor ”e o método de forma, que foi definido com o valor a ser moldado para os valores especificados no construtor variável (). Em seguida, executamos o programa anterior, que reformulou a forma variável. O código e a saída foram afixados na imagem subsequente:

Exemplo

Agora, fizemos a transmissão de variáveis ​​de tensorflow. As variáveis ​​menores podem se ampliar instantaneamente para se ajustar às variáveis ​​maiores quando tentamos executar operações emparelhadas com vários objetos variáveis, assim como podemos com objetos tensores. Isso é muito comparável a como as matrizes numpy operam. Uma variável escalar é escalada para multiplicar cada membro da variável quando você procura multiplicá -la com outra variável.

Precisamos importar o módulo Tensorflow, porque não podemos acessar a variável TensorFlow. Depois disso, declaramos o construtor "variável ()" dentro da variável "T1" e "T2". Para a variável "T1", passamos pelos dois valores numéricos, que devem ser multiplicados pelo valor numérico da variável "T1". Então, dentro do objeto "resultado", multiplicamos as duas variáveis ​​e mostramos os valores resultantes com a declaração de impressão. O código e a saída foram afixados na imagem subsequente.

Exemplo

Poderíamos usá -lo para identificar a forma de hardware (uma CPU) usada para executar nossa variável. Para isso, o “.o atributo de dispositivo ”é empregado. Na implementação a seguir, definimos o nome da variável "TF1" e atribuímos o construtor variável dentro dele, que passou dois valores como uma entrada. Depois disso, utilizamos a declaração de impressão onde “.Os atributos do dispositivo ”são chamados com a variável“ TF1 ”. O tipo de variável de hardware é exibido no terminal.

Python Tensorflow espaço reservado

As variáveis ​​do tensorflow que adquirem dados posteriormente são conhecidas como espaço reservado. Somos capazes de criar procedimentos sem a necessidade de dados. Quando a sessão começa e opera, os dados são inseridos no espaço reservado. Através do uso de espaço reservado, podemos adicionar dados aos gráficos Tensorflow.

Exemplo

Nós importamos o módulo Tensorflow de maneira diferente, pois o atributo de espaço reservado não é encontrado e ocorreu um erro. Em seguida, temos a variável "P" e definimos o método de espaço reservado () dentro dele. O espaço reservado pega os parâmetros "flutuantes" e "nenhum". Inicializamos os valores para o espaço reservado. Mas definimos a operação da multiplicação como "P*2" dentro da variável "Q".

Agora, implementamos o objeto de sessão da sessão de tensorflow (). Aqui, mesmo que um lote de operações muito maior fosse criado, apenas uma pequena parte do gráfico poderia ser executada. Esta avaliação de subgraf. Em seguida, passamos a variável "Q" e definimos o feed_dict atribuindo o valor para a variável "P" na sessão Run (). Aqui, a saída fornece os resultados esperados após a execução. O código e a saída foram afixados na imagem subsequente:

Exemplo

Além disso, os espaços reservados com várias dimensões podem armazenar matrizes. O caso a seguir inclui a colocação de vários números inteiros em uma matriz. Em seguida, empregando a mesma técnica de antes, multiplicamos o elemento inteiro por dois. Dentro do programa a seguir, chamamos o espaço reservado dentro da variável "V1". O espaço reservado define a dimensão como "nenhum" e a segunda dimensão como "3". Isso significa que a coluna deve ser três para a matriz.

Depois disso, multiplicamos a variável "V1" por "3" e criamos a sessão. Passamos o "V2" e o "feed_dict" como um argumento na sessão, e os valores para variável "V1" também são definidos dentro da entrada do feed_dict. Imprimimos a matriz de 3 por 2 na imagem a seguir junto com o código:

Tensor de tensorflow python

O rápido processamento e cache de tensores no tensorflow é possível por tensores esparsos e empregados em pedidos de processamento de linguagem natural e visão computacional, bem como para fotografias de pré-processamento com pixels escuros. Vamos usar o “tf.escasso.SparseseSor () ”Função para representar um tensor esparso, que será utilizado para realizar esta tarefa específica.

Exemplo

Aqui, definimos os valores para os parâmetros esparsos. O "IND" representa os índices que têm todos os valores diferentes de zero. O "val" é o valor especificado pela forma do tensor para cada índices anteriores. Em seguida, temos um parâmetro de forma denso como "DS", que também é inicializado com a lista. Então, passamos todos esses parâmetros dentro do TF.escasso.SPARSESTENSOR () FUNÇÃO COMO ARGUMENTO. O snap a seguir mostra o resultado da função também. O código e a saída foram afixados na imagem subsequente:

Exemplo

Agora, veremos a conversão do tensorflow no valor Numpy. Para conseguir isso, usaremos a função de execução ansiosa para operar a sessão. O tf.compat.v1. A função session () é usada para construir a sessão após importar o módulo Tensorflow e o TF.A função esparsa tensor () é usada depois disso. Depois disso, definimos a variável "new_result" e atribuímos o valor inteiro na forma de uma lista ao TF.função sparsesensor. Depois de imprimir a operação da função, podemos ver a saída.

Exemplo

Vimos a conversão esparsa para Numpy. Agora, convertemos o esparso em denso. Para isso, implementamos o seguinte programa. Nós atribuímos a forma densa ao TF.Parâmetros de função, valor e índices SparseseSor e também os inicializou. Depois disso, invocamos a função "To_Dense" do tensorflow que leva o "tf.SparseseSor ”Funciona e exibe os resultados. O código e a saída foram afixados na imagem subsequente:

Função de transposição de tensorflow

A função de transposição do tensorflow é um recurso do pacote de tensorflow do domínio de aprendizado profundo do Python. Esta função nos permite determinar a transposição dos dados fornecidos sempre que o passarmos para o paradigma do tensorflow. A matriz de entrada do tensor será revertida pela função de transposição, resultando em um inversão diagonal de linhas e colunas.

Exemplo

Temos um pacote de tensorflow dentro do nosso script, que recebe um nome simbólico, "tf". Em seguida, declaramos a variável "A", onde criamos a lista de valores numéricos. Depois de criar as duas listas dentro do método constante, empregamos o “TF.Método transponha ”e passou a variável de entrada“ A ”dentro dele. A função de transposição mudou a posição da lista horizontal na lista vertical, como mostrado dentro da captura de tela a seguir:

Exemplo

A matriz especificada como uma entrada será transposta pelo tamanho indicado se o argumento da perm for fornecido. Considere o parâmetro perm da função de transposição no exemplo a seguir. Depois de inserir o pacote TensorFlow, especificamos as duas listas de números dentro do método constante do tensorflow na variável "trans". Em seguida, chamamos o método do tensorflow, onde o "trans" é atribuído como entrada, e o parâmetro Perm também é definido com dimensões para 3 × 3 métricas. A função de transposição gera a nova métrica transformada.

Exemplo

O novo parâmetro "conjugado" é introduzido neste exemplo. Podemos transpor um tensor se estiver conjugado na entrada. Devemos dar o “tf.transpose () ”argumento conjugado igual a verdadeiro para alcançar isso. Dentro do programa, definimos a variável "IMG" para criar a lista com a ajuda do "TF.método constante ”. Atribuímos um número complexo à lista. Depois disso, utilizamos a função de transposição onde o argumento conjugado é chamado e definido com o valor bool "true". Quando a declaração de função de transposição é executada, a saída exibe a métrica de transposição conjugada, como segue:

Função argmax tensorflow

A função Tensorflow Argmax é usada para determinar o maior valor entre os valores dos eixos e faz parte do pacote matemático da Biblioteca Tensorflow. O campo de tecnologia definido como tensorflow keras é atualmente um dos mais utilizados e rapidamente em desenvolvimento, porque pode mudar o caminho da tecnologia.

Exemplo

Empregamos o módulo TensorFlow para usar a função Argmax. Em seguida, definimos o valor com o método constante dentro da variável "x". Invocamos a função Argmax da biblioteca de matemática Python dentro da variável "y". A função Tensorflow Argmax pega o parâmetro de entrada "X" e depois exibimos o tensor com o método de impressão. Depois disso, calculamos o valor do tensor obtido através do TF.Keras.Processo interno.Método de Eval () ao passarmos a variável "y" para ele. Ele tem o índice de valor máximo na saída, pois o último valor do índice tem o valor máximo. Portanto, o valor máximo do índice é gerado.

Exemplo

Aqui, com o método de forma do tensorflow, implementamos a função Argmax. A etapa inicial de incluir o tensorflow é feita. Em seguida, definimos a variável "u", onde a função constante pega o parâmetro "valor" e define a lista de números inteiros dentro dela. Além disso, definimos o argumento "forma" dentro da função constante e a forma "3x3". Imprimimos a forma da lista especificada em dimensões 3 × 3. Em seguida, construímos outra variável, "V", onde a função Argmax implantada atribuindo o argumento "entrada" como "x". Quando o tensor é impresso, ele gera o valor dos índices e, com o módulo Keras, avaliamos o valor que exibiu os índices máximos, respectivamente.

Função argmin tensorflow

Anteriormente, discutimos a função Tensorflow Argmax. A função Tensorflow Argmin é implementada da mesma forma que a função Argmax. Os valores de saída são a única coisa que difere. O módulo de matemática da Biblioteca Tensorflow contém o método argmax tensorflow, que determina o valor com o valor mínimo entre os valores dos eixos.

Exemplo

O módulo Tensorflow foi designado no exemplo abaixo. Em seguida, inicializamos alguns valores numéricos na forma da matriz, que está presente dentro da variável "A1". Com a ajuda do pacote de matemática, empregamos a função argmin e definimos o argumento de "entrada" com a variável do tensor "x". Depois disso, exibimos o tensor avaliado da função argmin. Finalmente, determinamos o valor do tensor das keras.Processo interno.Método de avaliação, como o número “1.9 ”é um número mínimo. Então, na saída, temos o valor do índice "3" em relação a este número.

Exemplo

Agora, usamos o método de forma do tensorflow. Isso gerará o valor dos índices moldados dos valores mínimos. Estabelecemos a variável "eu" e a declaramos com a função constante. A função constante assume o valor e a forma como um argumento. Esses argumentos especificados são definidos com seu valor. Em seguida, mostramos o tensor e os índices do número com valores mínimos.

Conclusão

Uma biblioteca de aprendizado profundo que é amplamente utilizado é o tensorflow. É utilizado principalmente na construção de redes neurais, e as pequenas e grandes empresas. O TensorFlow também é utilizado na maioria dos produtos do Google, incluindo o Gmail e o mecanismo de pesquisa, como visto acima; O Google também o usa para fins internos. Uma introdução ao tensorflow foi fornecida neste manual.

Aqui, discutimos a introdução do TensorFlow de seus principais elementos, características, benefícios e desvantagens. Abordamos cada aspecto do Python Tensorflow e a implementação do código TensorFlow com o servidor Linux. Demonstramos como configurar o tensorflow no Ubuntu 20.04 em um ambiente virtual. Em seguida, vemos o tipo de dados do tensorflow. Pegamos o tipo de dados com a chamada de função dtype no tensorflow.

Em seguida, exploramos a declaração e a inicialização do construtor variável (). Os buffers de memória baseados em tensoras chamadas variáveis ​​de tensorflow permanecem ativas após uma execução de gráfico e são usadas repetidamente. Em seguida, temos uma explicação de espaço reservado para Tensorflow. Eles nos permitem definir restrições sobre o tamanho dos valores e os tipos de dados que estão sendo passados. Em seguida, temos outra implementação da função TensorFlow, que é chamada de função esparsa do tensor. Usamos o “tf.escasso.Função sparsesensor ”para exibir os valores esparsos do tensor. Também utilizamos o método de transposição de tensorflow.

TensorFlow's transpose function aids in flipping the input tensor, which causes the rows and columns of the matrix to alternate. Além disso, este tutorial explica mais duas funções, Argmax e Argmin, apoiadas pelo Módulo Tensorflow. Esses métodos ajudam a localizar o valor mais alto e o menor dentro do tensor que foi fornecido como entrada tanto ao longo quanto através dos eixos. O TensorFlow torna incrivelmente simples implementar esses métodos, pois esse tópico é muito vasto, mas tentamos cobrir todos os tópicos importantes como podemos.