ستساعدك المقالة التالية: التمثيل المرئي لعمليات المصفوفة والمتجهات و … – نحو الذكاء الاصطناعي
تعلم عميق
التمثيل المرئي لعمليات وتطبيقات المصفوفة والمتجهات في NumPy و Torch و TensorFlow.
تنفيذ عمليات بدائية إلى متقدمة على وحدات التعلم العميق الأساسية.
لقد اعتدت على إنشاء هياكل تعلم عميقة جديدة لمشاكل مختلفة ، ولكن أي إطار (Keras ، Pytorch ، TensorFlow) غالبًا ما يكون الاختيار أكثر صعوبة.
نظرًا لوجود عدم يقين في ذلك ، فمن الجيد معرفة العمليات الأساسية على الوحدات الأساسية لإطار العمل (NumPy ، Torch ، Tensor).
في هذا المنشور ، أجريت عددًا قليلاً من العمليات نفسها عبر الأطر الثلاثة ، كما جربت يدي على التخيل لمعظمها.
هذا منشور سهل الاستخدام للمبتدئين ، فلنبدأ.
1. التثبيت
2. التحقق من الإصدار
3. تهيئة المصفوفة ~ 1-D ، 2-D ، 3-D
مجموعة عددي و 1-D
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
صفيف متجه ثنائي الأبعاد
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
4. توليد البيانات
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
ارسم عينات عشوائية من التوزيع الطبيعي
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
ارسم عينات من التوزيع المنتظم
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
6. ترتيبات المتجهات
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
7. نوع البيانات – التحويلات
uint8/16/32/64 ← ← تعويم 8/16/32/64
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
8. العمليات الحسابية
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
9. المنتج النقطي
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
10. مصفوفة الضرب
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
11. الفهرسة والتقطيع (2-D)
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
12. الفهرسة والتقطيع (2-D – مصفوفة)
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
13. إعادة تشكيل المحاور وتبديلها
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
14. التسلسل
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
15. جمع عبر المحاور
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
16. يعني عبر المحاور
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
17. توسيع البعد والمحاور المتحركة.
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
18. ماكس (مين) وارجماكس:
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
19. التقطيع والفهرسة (مصفوفة ثلاثية الأبعاد)
تنفيذ Numpy:
تنفيذ TensorFlow:
تنفيذ الشعلة:
بسبب قيود التصور ، تخطيت العمليات على الأجزاء ذات الأبعاد الأعلى.
آمل أن أكون قادرًا على تقديم بعض الفهم البصري لبعض العمليات الأساسية إلى جانب اختيارك لإطار عمل التعلم العميق وسأضيف المزيد من العمليات التفصيلية قريبًا.
تحقق من دفتر الملاحظات للعثور على الرموز أعلاه المنسقة هنا → كولاب.
حتى ذلك الحين ، أراك في المرة القادمة.
مقال بقلم:
بالاكريشناكومار الخامس
شريك مؤسس –DeepScopy (شركة ناشئة للتصوير الطبي تعتمد على الذكاء الاصطناعي)
تواصل معي → ينكدين ، جيثب ، Twitter، واسطة
“
زورنا → DeepScopy
اتصل بنا → Twitterينكدين متوسطة
نُشر التمثيل المرئي لعمليات المصفوفة والمتجهات والتنفيذ في NumPy و Torch و Tensor في الأصل في Towards AI – مجلة العلوم متعددة التخصصات على المتوسط ، حيث يواصل الأشخاص المحادثة من خلال تسليط الضوء على هذه القصة والرد عليها.
تم النشر عبر نحو الذكاء الاصطناعي
