jboscher personnel demandée il y a 4 ans
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, son rang est 0.
Il ne faut qu’une direction pour décrire un vecteur, donc son rang est 1.
Une matrice a deux directions, son rang est 2.
Un tenseur est un tableau multidimensionnel. Pour les réseaux de neurones et a fortiori le Deep Learning, les données et les résultats […]
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 […]
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 […]
