jboscher personnel demandée il y a 5 ans
La forme (shape) d’un Tenseur est différente de son rang (Rank).
La shape d’un tenseur indique le nombre de valeurs qu’il y a dans chacune des dimensions du tenseur.
Ainsi pour un scalaire, shape sera [ ] puisque le rang d’un salaire est 0.
Tandis qu’un vecteur [1, 2, 3] aura pour shape [3]
et la matrice
123
456
789
aura pour shape of [3, 3].
Supposons que vous ayez ces lignes de code TensorFlow : model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(512, 512, 3), padding= »same »)) Combien […]
Pour savoir si on a des GPU actifs : print(tf.test.is_gpu_available()) Pour la liste des GPU : tf.config.list_physical_devices(‘GPU’) S’il y en a un […]
Le rang d’un tenseur est le nombre de directions requises pour décrire les propriétés d’un objet. Un scalaire n’a pas de direction, […]
Les évolutions de TensorFlow entre la 2.x et les 1.x étant fondamentales, il est important de vérifier que la version utilisée est […]
