როგორ მუშაობს TF ფორმის შეცვლა?

2024 ავტორი: Stanley Ellington | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 00:19

Tensorflow Runtime-ში, ტენსორი შედგება rawdata (ბაიტის მასივი), ფორმისა და dtype-ისგან, ტფ . გადაფორმება მხოლოდ ფორმის შეცვლა, დაუმუშავებელი მონაცემებით და dtype არ შეცვლილა. -1 ან არცერთი ტფ . გადაფორმება ნიშნავს, რომ ამ მნიშვნელობის გამოთვლა შესაძლებელია.

შესაბამისად, რა არის TF ცვლადი?

ა ტფ . ცვლადი წარმოადგენს ტენსორს, რომლის მნიშვნელობა შეიძლება შეიცვალოს მასზე ოპერაციების გაშვებით. განსხვავებით ტფ .ტენსორობიექტები, ა ტფ . ცვლადი არსებობს ერთი სესიის კონტექსტის გარეთ. გაუშვით ზარი. შინაგანად, ა ტფ . ცვლადი ინახავს მდგრად ტენსორს. სპეციფიკური ოპერაციები საშუალებას გაძლევთ წაიკითხოთ და შეცვალოთ ამ ტენზორის მნიშვნელობები.

მეორეც, რა არის არგმაქსი ტენსორფლოში? ის Tensorflow argmax მოითხოვს, რომ დანიშნოთ თქვენი ტენზორის ერთი განზომილება, რომ იმოქმედოს ამ მასივად. იმპორტი ტენსორფლო როგორც tf sess = tf. InteractiveSession() # Sincex[3] არის უდიდესი რიცხვი(4), არგმაქსი (x) არის 3 x = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1] tf. არგმაქსი (x, ღერძი=0).

ასევე იკითხა, რა არის TF ტენსორი?

ა ტენსორი არის სიმბოლური სახელური ოპერაციის ერთ-ერთი გამოსავლისთვის. ის არ ინახავს ამ ოპერაციის გამომავალი მნიშვნელობებს, არამედ უზრუნველყოფს ამ მნიშვნელობების გამოთვლის საშუალებას TensorFlow-ში. ტფ .compat.v1. Session. ამ კლასს აქვს ორი ძირითადი მიზანი: ა ტენსორი შეიძლება გადაეცეს სხვა ოპერაციაზე შეყვანის სახით.

რა არის სესიის გაშვება?

ა სესია საშუალებას იძლევა შეასრულოს გრაფიკები ან გრაფის ნაწილი. ის ანაწილებს რესურსებს (ერთ ან მეტ მანქანაზე) ამისთვის და ინახავს შუალედური შედეგებისა და ცვლადების რეალურ მნიშვნელობებს.