एडवांस्ड ऑपरेशंस

Python में TensorFlow परिचय

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

एडवांस्ड ऑपरेशंस का ओवरव्यू

आपने TensorFlow में बेसिक ऑपरेशंस कवर किए हैं
- add(), multiply(), matmul(), और reduce_sum()
इस लेसन में, हम एडवांस्ड ऑपरेशंस देखेंगे
- gradient(), reshape(), और random()

एडवांस्ड ऑपरेशंस का ओवरव्यू

ऑपरेशन	उपयोग
`gradient()`	किसी बिंदु पर फंक्शन की ढलान निकालता है
`reshape()`	टेन्सर का आकार बदलता है (जैसे 10x10 से 100x1)
`random()`	प्रायिकता वितरण से सैंपल लेकर टेन्सर भरता है

ऑप्टिमम खोजना

कई समस्याओं में हमें किसी फंक्शन का ऑप्टिमम खोजना होता है।
- Minimum: लॉस फंक्शन का सबसे छोटा मान।
- Maximum: ऑब्जेक्टिव फंक्शन का सबसे बड़ा मान।
यह gradient() ऑपरेशन से किया जा सकता है।
- Optimum: वह बिंदु जहाँ gradient = 0।
- Minimum: gradient का परिवर्तन > 0
- Maximum: gradient का परिवर्तन < 0

ग्रेडिएंट की गणना

यह स्लाइड फंक्शन y बराबर x का प्लॉट दिखाती है।

ग्रेडिएंट की गणना

यह स्लाइड फंक्शन y बराबर x स्क्वेयर्ड का प्लॉट दिखाती है।

TensorFlow में ग्रेडिएंट्स

# Import tensorflow under the alias tf
import tensorflow as tf

# Define x
x = tf.Variable(-1.0)

# Define y within instance of GradientTape
with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(x)
    y = tf.multiply(x, x)

# Evaluate the gradient of y at x = -1
g = tape.gradient(y, x)
print(g.numpy())

-2.0

इमेजेज़ बतौर टेन्सर

स्लाइड दिखाती है कि दो बिल्लियों की इमेज को 2-डायमेंशनल टेन्सर के रूप में दर्शाकर 1-डायमेंशनल वेक्टर में बदला जा सकता है.

ग्रेस्केल इमेज को कैसे रीशेप करें

# Import tensorflow as alias tf
import tensorflow as tf

# Generate grayscale image
gray = tf.random.uniform([2, 2], maxval=255, dtype='int32')

# Reshape grayscale image
gray = tf.reshape(gray, [2*2, 1])

चित्र दिखाता है कि 2 बाई 2 ग्रेस्केल इमेज को 4 बाई 1 वेक्टर में रीशेप किया गया है.

कलर इमेज को कैसे रीशेप करें

# Import tensorflow as alias tf
import tensorflow as tf

# Generate color image
color = tf.random.uniform([2, 2, 3], maxval=255, dtype='int32')

# Reshape color image
color = tf.reshape(color, [2*2, 3])

चित्र दिखाता है कि 2 बाई 2 बाई 3 कलर इमेज को 2 बाई 3 मैट्रिक्स में रीशेप किया गया है.

अभ्यास करते हैं!

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