Sabitler ve değişkenler

Python ile TensorFlow’a Giriş

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

TensorFlow nedir?

Graf tabanlı sayısal hesaplama için açık kaynak kütüphane
- Google Brain ekibi tarafından geliştirildi
Düşük ve yüksek seviye API'ler
- Toplama, çarpma, türev alma
- Makine öğrenimi modelleri
TensorFlow 2.0'daki önemli değişiklikler
- Varsayılan olarak anında yürütme
- Keras ve Estimators ile model kurma

Tensör nedir?

Vektör ve matrislerin genellemesi
Sayı koleksiyonu
Belirli bir şekil

Tensör nedir?

Görselde bir dilim ekmek, 9 parçaya bölünmüş bir dilim ve bir somun ekmek gösteriliyor. Kaynak: Public Domain Vectors

TensorFlow'da tensör tanımlama

import tensorflow as tf

# 0B Tensör
d0 = tf.ones((1,))

# 1B Tensör
d1 = tf.ones((2,))

# 2B Tensör
d2 = tf.ones((2, 2))

# 3B Tensör
d3 = tf.ones((2, 2, 2))

TensorFlow'da tensör tanımlama

# 3B tensörü yazdırın
print(d3.numpy())

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

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

TensorFlow'da sabit tanımlama

Sabit, en basit tensör türüdür
- Eğitilebilir değil
- Her boyutta olabilir

from tensorflow import constant

# 2x3 sabiti tanımlayın.
a = constant(3, shape=[2, 3])

# 2x2 sabiti tanımlayın.
b = constant([1, 2, 3, 4], shape=[2, 2])

Sabitler için yardımcı fonksiyonlar

İşlem	Örnek
`tf.constant()`	`constant([1, 2, 3])`
`tf.zeros()`	`zeros([2, 2])`
`tf.zeros_like()`	`zeros_like(input_tensor)`
`tf.ones()`	`ones([2, 2])`
`tf.ones_like()`	`ones_like(input_tensor)`
`tf.fill()`	`fill([3, 3], 7)`

Değişkenleri tanımlama ve başlatma

import tensorflow as tf

# Değişken tanımlayın
a0 = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=tf.float32)
a1 = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=tf.int16)

# Sabit tanımlayın
b = tf.constant(2, tf.float32)

# Çarpımlarını hesaplayın
c0 = tf.multiply(a0, b)
c1 = a0*b

Haydi pratik yapalım!

Python ile TensorFlow’a Giriş