Temel işlemler

Python ile TensorFlow’a Giriş

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Bir TensorFlow işlemi nedir?

Görsel, TensorBoard'da çizilen bir TensorFlow grafiğinde işlemleri ve tensörleri gösterir. İki matris çifti add işlemiyle birleştirilir. Ortaya çıkan toplamlar çarpılır.

Bir TensorFlow işlemi nedir?

Görsel, TensorBoard'da çizilen bir TensorFlow grafiğinde işlemleri ve tensörleri gösterir. Bir adet add işlemi gösterilmiştir.

Bir TensorFlow işlemi nedir?

Görsel, TensorBoard'da çizilen bir TensorFlow grafiğinde işlemleri ve tensörleri gösterir. İki adet add işlemi gösterilmiştir.

Bir TensorFlow işlemi nedir?

Görsel, TensorBoard'da çizilen bir TensorFlow grafiğinde işlemleri ve tensörleri gösterir. İki matris çifti add işlemiyle birleştirilir. Ortaya çıkan toplamlar çarpılır.

Toplama operatörünü uygulama

#tensorflow'dan constant ve add'i içe aktarın
from tensorflow import constant, add

# 0 boyutlu tensörleri tanımlayın
A0 = constant([1])
B0 = constant([2])

# 1 boyutlu tensörleri tanımlayın
A1 = constant([1, 2])
B1 = constant([3, 4])

# 2 boyutlu tensörleri tanımlayın
A2 = constant([[1, 2], [3, 4]])
B2 = constant([[5, 6], [7, 8]])

Toplama operatörünü uygulama

# add() ile tensör toplama yapın
C0 = add(A0, B0)
C1 = add(A1, B1)
C2 = add(A2, B2)

Tensör toplamayı gerçekleştirme

add() işlemi iki tensörle eleman bazında toplama yapar
Eleman bazında toplama için tensörlerin şekli aynı olmalıdır:
- Skaler toplama: $1+2=3$
- Vektör toplama: $[1,2]+[3,4]=[4,6]$
- Matris toplama: $\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{bmatrix}$
add() operatörü aşırı yüklenmiştir

TensorFlow'da çarpma nasıl yapılır

Eleman bazında çarpma multiply() ile yapılır
- Çarpılan tensörlerin şekli aynı olmalıdır
- Örn. [1,2,3] ve [3,4,5] ya da [1,2] ve [3,4]
Matris çarpımı matmul() ile yapılır
- matmul(A,B) A ile B'yi çarpar
- A'nın sütun sayısı B'nin satır sayısına eşit olmalıdır

Çarpma operatörlerini uygulama

# tensorflow'dan operatörleri içe aktarın
from tensorflow import ones, matmul, multiply

# Tensörleri tanımlayın
A0 = ones(1)
A31 = ones([3, 1])
A34 = ones([3, 4])
A43 = ones([4, 3])

Hangi işlemler geçerlidir?
- multiply(A0, A0), multiply(A31, A31) ve multiply(A34, A34)
- matmul(A43, A34) geçerli, ancak matmul(A43, A43) değil

Tensör boyutları üzerinde toplama

reduce_sum() operatörü bir tensörün boyutları üzerinde toplam alır
- reduce_sum(A) A'nın tüm boyutları üzerinde toplar
- reduce_sum(A, i) i. boyut üzerinde toplar

# tensorflow'dan işlemleri içe aktarın
from tensorflow import ones, reduce_sum

# 2x3x4 boyutunda birlerden oluşan tensör tanımlayın
A = ones([2, 3, 4])

Tensör boyutları üzerinde toplama

# Tüm boyutlar üzerinde topla
B = reduce_sum(A)

# 0, 1 ve 2. boyutlar üzerinde topla
B0 = reduce_sum(A, 0)
B1 = reduce_sum(A, 1)
B2 = reduce_sum(A, 2)

Hadi pratik yapalım!

Python ile TensorFlow’a Giriş