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].
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 […]
Un tenseur est un tableau multidimensionnel. Pour les réseaux de neurones et a fortiori le Deep Learning, les données et les résultats […]
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.
