Публикации по теме 'tensor'
C# Tensor: абсолютные основы для начинающих
Для разработчиков, которые работали над корпоративной информационной системой, слово Tensor может быть очень незнакомым, и они понятия не имеют, что оно означает, и даже может звучать странно. В Вики это объясняется так:
В математике тензор — это алгебраический объект, описывающий полилинейную связь между наборами алгебраических объектов, связанных с векторным пространством. Тензоры могут отображаться между различными объектами, такими как векторы, скаляры и даже другие тензоры...
Как начать отладку TensorFlow
Оглавление
О чем это Справочная кодовая база 1. Получать и печатать значения в Session.run 2. Используйте операцию tf.Print 3. Используйте визуализацию Tensorboard для мониторинга А) очистить граф с именами собственными и областями видимости Б) Добавить сводки C) Добавьте tf.summary.FileWriter для создания файлов журнала Г) Запустите сервер тензорборда с вашего терминала 4. Используйте отладчик Tensorboard 5. Используйте отладчик TensorFlow..
Что такое тензоры в машинном обучении?
В этом сообщении блога я расскажу о тензорах и о том, как они используются в машинном обучении. Мы также приведем примеры того, как тензоры можно использовать для повышения производительности моделей машинного обучения. Наконец, мы закончим несколькими мыслями о будущем тензоров в машинном обучении.
Тензоры — это математические объекты, используемые в различных областях науки, включая физику, инженерию и машинное обучение. В машинном обучении тензоры используются для представления..
Машинное обучение: основы PyTorch
PyTorch — одна из самых популярных библиотек машинного обучения, разработанная исследовательской группой Facebook AI.
Настройка и установка PyTorch
Мы установим PyTorch, используя дистрибутив Anaconda. Сначала установим Anaconda Distribution . А затем мы установим PyToch с помощью команды conda.
Как только виртуальная среда активна и установлен pytorch, мы можем запустить Jupyter, выполнив:
(pytorch) C:\Users\DoHS›ноутбук jupyter
Мы можем получить доступ к интерфейсу..
Краткое введение в тензоры
С этой целью PyTorch представляет фундаментальную структуру данных: тензор .
Проще говоря, тензор - это структура данных, в которой хранится набор чисел, которые доступны индивидуально по индексу и могут быть проиндексированы с помощью нескольких индексов. В контексте глубокого обучения тензоры относятся к обобщению векторов и матриц для произвольного числа измерений. Другое название той же концепции - многомерный массив .
Суть тензоров
В то время как списки или кортежи Python..
Как подготовить данные для обучения в tensorflow.js
Если вы новичок в языке машинного обучения и задаетесь вопросом, с чего начать, не Nevilpaul здесь, чтобы помочь, вы можете использовать другой язык для изучения ML (машинное обучение), но я выделю три javascript , Питон и PHP . В этой статье я расскажу, как подготовить данные для обучения в tensorflow.js.
Перед обучением модели машинному обучению входные данные и имеющаяся метка должны быть преобразованы в данные машинного обучения, поскольку модели машинного обучения, построенные..
Машинное обучение стало проще, серия – 2
Машинное обучение состоит из нескольких основных блоков, таких как:
1. Матрицы
2. Векторы
3. скаляр
4. Тензоры
5. Вероятность и статистика
6. Линейная алгебра
7. Исчисление
Матрицы:
Матрица — это представление набора чисел (или объектов), расположенных в строках.
и столбцы. Матрицы упрощают представление большего количества данных или отношений.
Приведенные выше матрицы на изображении 1 и 2 имеют размер 3x3 (3 строки x 3 столбца) и 2x3 (2 на 3, т.е. 2 строки и..
