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wzatv:【j2开奖】你真的懂TensorFlow吗?为什么会Flow?(2)

时间:2017-05-23 19:44来源:报码现场 作者:118KJ 点击:
张量具有“形状”,它的形状是一个水桶,即装着我们的数据也定义了张量的最大尺寸。我们可以把所有人的数据放进二维张量中,它是(10000,7)。 你也

  张量具有“形状”,它的形状是一个水桶,即装着我们的数据也定义了张量的最大尺寸。我们可以把所有人的数据放进二维张量中,它是(10000,7)。

  你也许想说它有10000列,7行。

  不。

  张量能够被转换和操作,从而使列变为行或者行变为列。

  3维张量

  这时张量真正开始变得有用,我们经常需要把一系列的二维张量存储在水桶中,这就形成了3维张量。

  在NumPy中,我们可以表示如下:

  x = np.array([[[5,10,15,30,25],
[20,30,65,70,90],
[7,80,95,20,30]]
[[3,0,5,0,45],
[12,-2,6,7,90],
[18,-9,95,120,30]]
[[17,13,25,30,15],
[23,36,9,7,80],
[1,-7,-5,22,3]]])

  你已经猜到,一个三维张量有三个坐标轴,可以这样看到:

  x.ndim

  输出为:

  3

  让我们再看一下上面的邮件列表,现在我们有10个邮件列表,我们将存储2维张量在另一个水桶里,创建一个3维张量,它的形状如下:

  (number_of_mailing_lists, number_of_people, number_of_characteristics_per_person)

  (10,10000,7)

  你也许已经猜到它,但是一个3维张量是一个数字构成的立方体。

  我们可以继续堆叠立方体,创建一个越来越大的张量,来编辑不同类型的数据,也就是4维张量,5维张量等等,直到N维张量。N是数学家定义的未知数,它是一直持续到无穷集合里的附加单位。它可以是5,10或者无穷。

  实际上,3维张量最好视为一层网格,看起来有点像下图:

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  存储在张量数据中的公式

  这里有一些存储在各种类型张量的公用数据集类型:

3维=时间序列

4维=图像

5维=视频

  几乎所有的这些张量的共同之处是样本量。样本量是集合中元素的数量,它可以是一些图像,一些视频,一些文件或者一些推特。

  通常,真实的数据至少是一个数据量。

  把形状里不同维数看作字段。我们找到一个字段的最小值来描述数据。

  因此,即使4维张量通常存储图像,那是因为样本量占据张量的第4个字段。

  例如,一个图像可以用三个字段表示:

  (width, height, color_depth) = 3D

  但是,在机器学习工作中,我们经常要处理不止一张图片或一篇文档——我们要处理一个集合。我们可能有10,000张郁金香的图片,这意味着,我们将用到4D张量,就像这样:

  (sample_size, width, height, color_depth) = 4D

  我们来看看一些多维张量存储模型的例子:

  时间序列数据

  用3D张量来模拟时间序列会非常有效!

  医学扫描——我们可以将脑电波(EEG)信号编码成3D张量,因为它可以由这三个参数来描述:

  (time, frequency, channel)

  这种转化看起来就像这样:

  如果我们有多个病人的脑电波扫描图,那就形成了一个4D张量:

  (sample_size, time, frequency, channel)

  Stock Prices

  在交易中,股票每分钟有最高、最低和最终价格。如下图的蜡烛图所示:

  纽交所开市时间从早上9:30到下午4:00,即6.5个小时,总共有6.5 x 60 = 390分钟。如此,我们可以将每分钟内最高、最低和最终的股价存入一个2D张量(390,3)。如果我们追踪一周(五天)的交易,我们将得到这么一个3D张量:

  (week_of_data, minutes, high_low_price)

  即:(5,390,3)

  同理,如果我们观测10只不同的股票,观测一周,我们将得到一个4D张量
(10,5,390,3)

  假设我们在观测一个由25只股票组成的共同基金,其中的每只股票由我们的4D张量来表示。那么,这个共同基金可以有一个5D张量来表示:

  (25,10,5,390,3)

  文本数据

  我们也可以用3D张量来存储文本数据,我们来看看推特的例子。

(责任编辑:本港台直播)
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