Публикации по теме 'tensor'
Введение в PyTorch (7/7)
Предыдущий ‹‹ Введение в PyTorch (5/7)
PyTorch имеет два примитива для работы с данными: torch.utils.data.DataLoader и torch.utils.data.Dataset . Dataset хранит образцы и соответствующие им метки, а DataLoader оборачивает набор данных в итерацию.
%matplotlib inline
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose
import matplotlib.pyplot as plt
PyTorch..
Выпущена бета-версия Cloud TPU, Google делает ее доступной для внешних разработчиков ...
Что, если вы вдруг узнаете о наличии вашего любимого товара на рынке?
Те мелочи, на которые вы полагаетесь, так много значат для вас, и вы понимаете это в их отсутствие. То же самое и с крупными брендами, которым для лучшего прогресса требуется все, от маленьких чипов до громоздких аппаратных компонентов.
Вы когда-нибудь задумывались о том, как технари развивают искусственный интеллект и машинное обучение? Итак, вот кое-что для всех тех, кто хочет получить практический опыт..
Глубокое обучение с PyTorch - Основы тензоров (часть 1): шаг, смещение, смежные тензоры
6 июля была выпущена полная версия книги «Глубокое обучение с помощью PyTorch». Это отличная книга, и я только начал ее изучать. Третья глава посвящена основам тензорных операций и создания, и я подумал, что было бы неплохо написать этот пост об одном из самых фундаментальных компонентов библиотек глубокого обучения, что-то под названием тензор.
Если вы читаете это, скорее всего, вы встречали слово «тензор» и, вероятно, использовали его на своем пути к глубокому обучению. Тензор -..
LazyTensor в действии в Facebook и Google
*******************************************************************
LazyTensor от Facebook и Google позволяет создавать выразительные компиляторы для предметной области
Команда из Facebook и Google предложила LazyTensor — технику для ориентирования на предметно-ориентированные компиляторы без ущерба для эргономики определения за запуском.
Исследователи Facebook и Google объединились, чтобы представить новую технику, которая сочетает в себе быстрое выполнение и..
Что такое тензор?
Распаковка общей структуры науки о данных
Концепция тензора была создана в 1900 году двумя итальянскими математиками, Туллио Леви-Чивита и Грегорио Риччи-Курбастро, и, как обычно, они основывались на работах других математиков. Страница «Тензор» в Википедии начинается:
В математике тензор - это алгебраический объект, который описывает (полилинейную) связь между наборами алгебраических объектов, связанных с векторным пространством .
Для нематематиков это большая работа!
К..
Тензоры в машинном обучении
В контексте машинного обучения и глубокого обучения тензор относится к математическому объекту или многомерному массиву числовых значений. Тензоры обобщают скаляры, векторы и матрицы до более высоких размерностей. Тензоры могут иметь произвольное количество измерений, известное как ранг или порядок тензора.
Вот некоторые общие термины, связанные с тензорами:
1. Скаляр:
Скаляр — это тензор ранга 0, представляющий одно числовое значение. Он не имеет размерностей и может..
«Тензор» имеется в виду в «TensorFlow»?
TensorFlow – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, созданная Google. Он предоставляет широкий спектр инструментов для создания и развертывания моделей машинного обучения.
При работе с TensorFlow в первую очередь используются тензоры .
Итак, начнем с тензоров
По определению:-
Тензоры являются фундаментальными аспектами TensorFlow. Они являются основными объектами, которые передаются и манипулируются в рамках всей программы. Каждый тензор представляет..
