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].
Les évolutions de TensorFlow entre la 2.x et les 1.x étant fondamentales, il est important de vérifier que la version utilisée est […]
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, […]
try: tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() # TPU detection. No parameters necessary if TPU_NAME environment variable is set. On Kaggle this is always the case. print(‘Running on TPU ‘, tpu.master()) except ValueError: tpu = None if tpu: tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu) tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu) strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu) else: strategy = tf.distribute.get_strategy() # default distribution strategy in Tensorflow. Works on CPU and single GPU.
Tout d’abord, obtenir le fichier kaggle.json sur le site de Kaggle (API) Faire un upload de ce fichier from google.colab import files files.upload() le stocker […]
