Stałe i zmienne

Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Czym jest TensorFlow?

Biblioteka open-source do obliczeń grafowych
- Opracowana przez Google Brain Team
API niskiego i wysokiego poziomu
- Dodawanie, mnożenie, różniczkowanie
- Modele uczenia maszynowego
Ważne zmiany w TensorFlow 2.0
- Eager execution domyślnie włączone
- Budowanie modeli z Keras i Estimators

Czym jest tensor?

Uogólnienie wektorów i macierzy
Zbiór liczb
Określony kształt

Czym jest tensor?

Obraz przedstawia kromkę chleba, kromkę podzieloną na 9 części oraz bochenek chleba. Źródło: Public Domain Vectors

Definiowanie tensorów w TensorFlow

import tensorflow as tf

# 0D Tensor
d0 = tf.ones((1,))

# 1D Tensor
d1 = tf.ones((2,))

# 2D Tensor
d2 = tf.ones((2, 2))

# 3D Tensor
d3 = tf.ones((2, 2, 2))

Definiowanie tensorów w TensorFlow

# Print the 3D tensor
print(d3.numpy())

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

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

Definiowanie stałych w TensorFlow

Stała to najprostsza kategoria tensora
- Nie podlega trenowaniu
- Może mieć dowolny wymiar

from tensorflow import constant

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

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

Definiowanie stałych za pomocą funkcji pomocniczych

Operacja	Przykład
`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)`

Definiowanie i inicjalizacja zmiennych

import tensorflow as tf

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

# Define a constant
b = tf.constant(2, tf.float32)

# Compute their product
c0 = tf.multiply(a0, b)
c1 = a0*b

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie