Para dados de todas as formas e tamanhos, os sensores de arrasto oferecem uma casa

Conteúdo Visão Geral Instalação Visão geral O que você pode fazer com um tensor Construindo um tensor O que você pode armazenar em um tensor Exemplo de caso de uso Dimensões simples e uniformes Cachoeira vs Sparta APIs do TensorFlow Keras TF Exemplo Dados tf. função Modelos Salvadores Operadores sobrecarregados Instalação !pip install --pre -U tensorflow import math import tensorflow as tf 2024-08-27 01:20:40.536630: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:485] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered 2024-08-27 01:20:40.557820: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:8454] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered 2024-08-27 01:20:40.563984: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1452] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered Visão geral Seus dados vêm em muitas formas; seus tensores também devem. Eles tornam fácil armazenar e processar dados com formas não uniformes, incluindo: Tensão Tensão Características de comprimento variável, como o conjunto de atores em um filme. Baterias de entradas sequenciais de comprimento variável, como frases ou clipes de vídeo. Inputs hierárquicos, como documentos de texto que são subdivididos em seções, parágrafos, frases e palavras. Campos individuais em entradas estruturadas, como tampões de protocolo. O que você pode fazer com um tensor tensores são suportados por mais de cem operações TensorFlow, incluindo operações matemáticas (como e , operações de array (como e , string manipulation ops (tais como operações de controle de fluxo (tais como e ), e muitos outros: tf.add tf.reduce_mean tf.concat tf.tile tf.strings.substr tf.while_loop tf.map_fn digits = tf.ragged.constant([[3, 1, 4, 1], [], [5, 9, 2], [6], []]) words = tf.ragged.constant([["So", "long"], ["thanks", "for", "all", "the", "fish"]]) print(tf.add(digits, 3)) print(tf.reduce_mean(digits, axis=1)) print(tf.concat([digits, [[5, 3]]], axis=0)) print(tf.tile(digits, [1, 2])) print(tf.strings.substr(words, 0, 2)) print(tf.map_fn(tf.math.square, digits)) WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1724721643.161122 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.164924 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.168750 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.172328 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.183636 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.187178 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.190668 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.194028 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.197422 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.201089 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.204485 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721643.207934 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.469725 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.471772 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.473847 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.475930 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.477949 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.479867 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.481845 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.483831 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.486309 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.488220 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.490205 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.492181 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.532055 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.534019 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.536012 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.538150 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. 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See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.553772 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 I0000 00:00:1724721644.556197 10064 cuda_executor.cc:1015] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero. See more at https://github.com/torvalds/linux/blob/v6.0/Documentation/ABI/testing/sysfs-bus-pci#L344-L355 tf.Tensor([2.25 nan 5.33333333 6. nan], shape=(5,), dtype=float64) Existem também uma série de métodos e operações que são específicos para tensores ragged, incluindo métodos de fábrica, métodos de conversão e operações de mapeamento de valor. Pacote de documentação. tf.ragged Tensor tensores são suportados por muitas APIs TensorFlow, incluindo , em , em , em e Para mais informações, verifique a seção em baixo. Keras Dados tf. função Modelos Salvadores TF Exemplo TensorFlow APIs Tal como acontece com os tensores normais, você pode usar a indexação de estilo Python para acessar fatias específicas de um tensor rasgado. em baixo. Indexing print(digits[0]) # First row tf.Tensor([3 1 4 1], shape=(4,), dtype=int32) print(digits[:, :2]) # First two values in each row. print(digits[:, -2:]) # Last two values in each row. E, assim como tensores normais, você pode usar os operadores aritméticos e de comparação de Python para executar operações elementares. em baixo. Overloaded operators print(digits + 3) print(digits + tf.ragged.constant([[1, 2, 3, 4], [], [5, 6, 7], [8], []])) Se você precisar realizar uma transformação elementar para os valores de um Você pode usar , que toma uma função mais um ou mais argumentos, e aplica a função para transformar o os seus valores. RaggedTensor tf.ragged.map_flat_values RaggedTensor times_two_plus_one = lambda x: x * 2 + 1 print(tf.ragged.map_flat_values(times_two_plus_one, digits)) Tensores rasgados podem ser convertidos em Python S e NumPy S em: list array digits.to_list() [[3, 1, 4, 1], [], [5, 9, 2], [6], []] digits.numpy() array([array([3, 1, 4, 1], dtype=int32), array([], dtype=int32), array([5, 9, 2], dtype=int32), array([6], dtype=int32), array([], dtype=int32)], dtype=object) Construindo um tensor A maneira mais simples de construir um tensor ragged é usando O que constrói o Correspondendo a um determinado Python O número : tf.ragged.constant RaggedTensor list array sentences = tf.ragged.constant([ ["Let's", "build", "some", "ragged", "tensors", "!"], ["We", "can", "use", "tf.ragged.constant", "."]]) print(sentences) paragraphs = tf.ragged.constant([ [['I', 'have', 'a', 'cat'], ['His', 'name', 'is', 'Mat']], [['Do', 'you', 'want', 'to', 'come', 'visit'], ["I'm", 'free', 'tomorrow']], ]) print(paragraphs) Tensores rugidos também podem ser construídos por acoplamento plano Tensores com tensores que indicam como esses valores devem ser divididos em linhas, usando métodos de classe de fábrica, tais como , em e . Valores Divisão rodoviária tf.RaggedTensor.from_value_rowids tf.RaggedTensor.from_row_lengths tf.RaggedTensor.from_row_splits tf.RaggedTensor.from_value_rowids tf.Tensão.from_value_rowids Se você sabe a que linha cada valor pertence, então você pode construir uma Usando a Tensão de divisão de linha: RaggedTensor value_rowids print(tf.RaggedTensor.from_value_rowids( values=[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], value_rowids=[0, 0, 0, 0, 2, 2, 3])) tf.RaggedTensor.from_row_lengths tf.Tensão.from_row_lengths Se você sabe o quanto cada linha é longa, então você pode usar um Tensão de divisão de linha: row_lengths print(tf.RaggedTensor.from_row_lengths( values=[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], row_lengths=[4, 0, 2, 1])) tf.RaggedTensor.from_row_splits tf.Tensão.from_row_splits Se você conhece o índice onde cada linha começa e termina, então você pode usar um Tensão de divisão de linha: row_splits print(tf.RaggedTensor.from_row_splits( values=[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], row_splits=[0, 4, 4, 6, 7])) Veja o documentação de classe para uma lista completa de métodos de fábrica. tf.RaggedTensor Observação: Por padrão, estes métodos de fábrica adicionam afirmações de que o tensor de partição de linha é bem formado e consistente com o número de valores.O parâmetro validate=False pode ser usado para ignorar esses controles se você pode garantir que as entradas são bem formadas e consistentes. Observação: Por padrão, estes métodos de fábrica adicionam afirmações de que o tensor de partição de linha é bem formado e consistente com o número de valores.O parâmetro validate=False pode ser usado para ignorar esses controles se você pode garantir que as entradas são bem formadas e consistentes. O que você pode armazenar em um tensor Assim como o normal s, os valores em a todos devem ter o mesmo tipo; e os valores devem estar todos na mesma profundidade de de um tensor): Tensor RaggedTensor Rango print(tf.ragged.constant([["Hi"], ["How", "are", "you"]])) # ok: type=string, rank=2 print(tf.ragged.constant([[[1, 2], [3]], [[4, 5]]])) # ok: type=int32, rank=3 try: tf.ragged.constant([["one", "two"], [3, 4]]) # bad: multiple types except ValueError as exception: print(exception) Can't convert Python sequence with mixed types to Tensor. try: tf.ragged.constant(["A", ["B", "C"]]) # bad: multiple nesting depths except ValueError as exception: print(exception) all scalar values must have the same nesting depth Exemplo de caso de uso O exemplo a seguir mostra como s pode ser usado para construir e combinar inserções de unigram e bigram para um lote de consultas de comprimento variável, usando marcadores especiais para o início e o fim de cada sentença. Pacote de documentação. RaggedTensor tf.ragged queries = tf.ragged.constant([['Who', 'is', 'Dan', 'Smith'], ['Pause'], ['Will', 'it', 'rain', 'later', 'today']]) # Create an embedding table. num_buckets = 1024 embedding_size = 4 embedding_table = tf.Variable( tf.random.truncated_normal([num_buckets, embedding_size], stddev=1.0 / math.sqrt(embedding_size))) # Look up the embedding for each word. word_buckets = tf.strings.to_hash_bucket_fast(queries, num_buckets) word_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_table, word_buckets) # ① # Add markers to the beginning and end of each sentence. marker = tf.fill([queries.nrows(), 1], '#') padded = tf.concat([marker, queries, marker], axis=1) # ② # Build word bigrams and look up embeddings. bigrams = tf.strings.join([padded[:, :-1], padded[:, 1:]], separator='+') # ③ bigram_buckets = tf.strings.to_hash_bucket_fast(bigrams, num_buckets) bigram_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(embedding_table, bigram_buckets) # ④ # Find the average embedding for each sentence all_embeddings = tf.concat([word_embeddings, bigram_embeddings], axis=1) # ⑤ avg_embedding = tf.reduce_mean(all_embeddings, axis=1) # ⑥ print(avg_embedding) tf.Tensor( [[-0.07189021 0.23444025 -0.04020268 -0.27113184] [ 0.10560822 0.00976487 -0.17885399 0.5371701 ] [-0.23479678 -0.15996003 0.07078557 0.24388357]], shape=(3, 4), dtype=float32) Dimensões simples e uniformes a é uma dimensão cujas fatias podem ter comprimentos diferentes. Por exemplo, a dimensão interna (coluna) de É uma espécie de espécie de espécie de coluna ( , ... , Dimensões cujas fatias têm todas o mesmo comprimento são chamadas de . Dimensão racional rt=[[3, 1, 4, 1], [], [5, 9, 2], [6], []] rt[0, :] rt[4, :] Dimensões uniformes Dimensão racional A dimensão mais externa de um tensor ragged é sempre uniforme, uma vez que consiste de uma única fatia (e, portanto, não há possibilidade de comprimentos de fatia diferentes). As dimensões restantes podem ser ou ragged ou uniforme. Por exemplo, você pode armazenar as incorporações de palavras para cada palavra em um lote de sentenças usando um tensor ragged com forma onde as parênteses ao redor Indica que a dimensão está esticada. [num_sentences, (num_words), embedding_size] (num_words) Tensores rasgados podem ter múltiplas dimensões rasgadas. Por exemplo, você pode armazenar um lote de documentos de texto estruturado usando um tensor com forma (onde novamente parênteses são usadas para indicar dimensões rasgadas). [num_documents, (num_paragraphs), (num_sentences), (num_words)] Como com , o O número total de dimensões de um tensor é o número total de dimensões (incluindo dimensões uniformes e uniformes). É um valor que pode ser um ou a . tf.Tensor Rango Tensores potencialmente irritados tf.Tensor tf.RaggedTensor Rango Tensores potencialmente irritados Ao descrever a forma de um RaggedTensor, as dimensões ragged são convencionalmente indicadas encerrando-as em parênteses. Por exemplo, como você viu acima, a forma de um 3D RaggedTensor que armazena incorporações de palavras para cada palavra em um lote de sentenças pode ser escrita como . [num_sentences, (num_words), embedding_size] O O atributo retorna a para um tensor rasgado onde as dimensões rasgadas têm tamanho : RaggedTensor.shape tf.TensorShape None tf.ragged.constant([["Hi"], ["How", "are", "you"]]).shape TensorShape([2, None]) O Método pode ser usada para encontrar uma forma de fronteira apertada para um dado : tf.RaggedTensor.bounding_shape RaggedTensor print(tf.ragged.constant([["Hi"], ["How", "are", "you"]]).bounding_shape()) tf.Tensor([2 3], shape=(2,), dtype=int64) Cachoeira vs Sparta O tensor deve ser ser considerado como um tipo de tensor escasso. em particular, tensores escassos são que modelam os mesmos dados em um formato compacto; mas o tensor rasgado é um que modelam uma classe expandida de dados. Esta diferença é crucial ao definir operações: Não Codificadores eficientes para tf.Tensor Extensão do tf.Tensor Aplicar um op a um tensor escasso ou denso deve sempre dar o mesmo resultado. Aplicar um op a um tensor rasgado ou escasso pode dar resultados diferentes. Como exemplo ilustrativo, considere como agrupar operações como , em e são definidos para tensores rasgados vs. escassos. Os tensores rasgados concatenantes unem cada linha para formar uma única linha com o comprimento combinado: concat stack tile ragged_x = tf.ragged.constant([["John"], ["a", "big", "dog"], ["my", "cat"]]) ragged_y = tf.ragged.constant([["fell", "asleep"], ["barked"], ["is", "fuzzy"]]) print(tf.concat([ragged_x, ragged_y], axis=1)) No entanto, concatenar tensores escassos é equivalente a concatenar os tensores densos correspondentes, como ilustrado pelo exemplo a seguir (onde Ø indica valores perdidos): sparse_x = ragged_x.to_sparse() sparse_y = ragged_y.to_sparse() sparse_result = tf.sparse.concat(sp_inputs=[sparse_x, sparse_y], axis=1) print(tf.sparse.to_dense(sparse_result, '')) tf.Tensor( [[b'John' b'' b'' b'fell' b'asleep'] [b'a' b'big' b'dog' b'barked' b''] [b'my' b'cat' b'' b'is' b'fuzzy']], shape=(3, 5), dtype=string) Para outro exemplo de por que essa distinção é importante, considere a definição de "o valor médio de cada linha" para um op como: Para um tensor escasso, o valor médio para uma linha é a soma dos valores da linha dividida pela largura da linha.Mas para um tensor escasso, o valor médio para uma linha é a soma dos valores da linha dividida pela largura geral do tensor escasso (que é maior ou igual à largura da linha mais longa). tf.reduce_mean APIs do TensorFlow Keras é a API de alto nível da TensorFlow para a construção e treinamento de modelos de aprendizagem profunda. Não tem suporte ragged. Mas ele suporta tensores mascarados. Portanto, a maneira mais fácil de usar um tensor ragged em um modelo Keras é converter o tensor ragged em um tensor denso, usando e, em seguida, usando a máscara de builtin de Keras: Tf. queras .to_tensor() # Task: predict whether each sentence is a question or not. sentences = tf.constant( ['What makes you think she is a witch?', 'She turned me into a newt.', 'A newt?', 'Well, I got better.']) is_question = tf.constant([True, False, True, False]) # Preprocess the input strings. hash_buckets = 1000 words = tf.strings.split(sentences, ' ') hashed_words = tf.strings.to_hash_bucket_fast(words, hash_buckets) hashed_words.to_list() [[940, 203, 668, 387, 790, 320, 939, 185], [315, 515, 791, 181, 939, 787], [564, 205], [820, 180, 993, 739]] hashed_words.to_tensor() tf.keras.Input? # Build the Keras model. keras_model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(hash_buckets, 16, mask_zero=True), tf.keras.layers.LSTM(32, return_sequences=True, use_bias=False), tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(), tf.keras.layers.Dense(32), tf.keras.layers.Activation(tf.nn.relu), tf.keras.layers.Dense(1) ]) keras_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') keras_model.fit(hashed_words.to_tensor(), is_question, epochs=5) Epoch 1/5 WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1724721648.311913 10235 service.cc:146] XLA service 0x7f82d4008680 initialized for platform CUDA (this does not guarantee that XLA will be used). Devices: I0000 00:00:1724721648.311945 10235 service.cc:154] StreamExecutor device (0): Tesla T4, Compute Capability 7.5 I0000 00:00:1724721648.311949 10235 service.cc:154] StreamExecutor device (1): Tesla T4, Compute Capability 7.5 I0000 00:00:1724721648.311952 10235 service.cc:154] StreamExecutor device (2): Tesla T4, Compute Capability 7.5 I0000 00:00:1724721648.311955 10235 service.cc:154] StreamExecutor device (3): Tesla T4, Compute Capability 7.5 1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4s 4s/step - loss: 8.0590 Epoch 2/5 1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 47ms/step - loss: 8.0590 Epoch 3/5 1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 44ms/step - loss: 8.0590 Epoch 4/5 1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 44ms/step - loss: 8.0590 Epoch 5/5 I0000 00:00:1724721650.626376 10235 device_compiler.h:188] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process. 1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 43ms/step - loss: 8.0590 print(keras_model.predict(hashed_words.to_tensor())) 1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 407ms/step [[-0.00517703] [-0.00227403] [-0.00706224] [-0.00354813]] TF Exemplo É um padrão codificação para dados do TensorFlow. Dados codificados com s muitas vezes inclui características de comprimento variável. Por exemplo, o código a seguir define um lote de quatro Mensagens com diferentes comprimentos: TF Exemplo protótipo tf.Example tf.Example import google.protobuf.text_format as pbtext def build_tf_example(s): return pbtext.Merge(s, tf.train.Example()).SerializeToString() example_batch = [ build_tf_example(r''' features { feature {key: "colors" value {bytes_list {value: ["red", "blue"]} } } feature {key: "lengths" value {int64_list {value: [7]} } } }'''), build_tf_example(r''' features { feature {key: "colors" value {bytes_list {value: ["orange"]} } } feature {key: "lengths" value {int64_list {value: []} } } }'''), build_tf_example(r''' features { feature {key: "colors" value {bytes_list {value: ["black", "yellow"]} } } feature {key: "lengths" value {int64_list {value: [1, 3]} } } }'''), build_tf_example(r''' features { feature {key: "colors" value {bytes_list {value: ["green"]} } } feature {key: "lengths" value {int64_list {value: [3, 5, 2]} } } }''')] Você pode analisar esses dados codificados usando , que leva um tensor de cadeias serializadas e um dicionário de especificações de recursos, e retorna um dicionário de mapeamento de nomes de recursos para tensores. No Dicionário de Especificações: tf.io.parse_example tf.io.RaggedFeature feature_specification = { 'colors': tf.io.RaggedFeature(tf.string), 'lengths': tf.io.RaggedFeature(tf.int64), } feature_tensors = tf.io.parse_example(example_batch, feature_specification) for name, value in feature_tensors.items(): print("{}={}".format(name, value)) colors= lengths= também pode ser usado para ler características com múltiplas dimensões. Para mais detalhes, consulte o . tf.io.RaggedFeature Fogo Documentação Dados é uma API que lhe permite construir pipelines de entrada complexos a partir de peças simples e reutilizáveis. , que representa uma sequência de elementos, em que cada elemento consiste de um ou mais componentes. F. Dados tf.data.Dataset # Helper function used to print datasets in the examples below. def print_dictionary_dataset(dataset): for i, element in enumerate(dataset): print("Element {}:".format(i)) for (feature_name, feature_value) in element.items(): print('{:>14} = {}'.format(feature_name, feature_value)) Construir conjuntos de dados com tensores rasgados Os conjuntos de dados podem ser construídos a partir de tensores ragged usando os mesmos métodos que são usados para construí-los a partir de S ou NumPy S, tal como : tf.Tensor array Dataset.from_tensor_slices dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(feature_tensors) print_dictionary_dataset(dataset) Element 0: colors = [b'red' b'blue'] lengths = [7] Element 1: colors = [b'orange'] lengths = [] Element 2: colors = [b'black' b'yellow'] lengths = [1 3] Element 3: colors = [b'green'] lengths = [3 5 2] Nota: o Dataset.from_generator ainda não suporta tensores ragged, mas o suporte será adicionado em breve. Ainda não tem suporte para tensores, mas o suporte será adicionado em breve. Note: Dataset.from_generator Batching e Unbatching Datasets com tensores de ragged Os conjuntos de dados com tensores ragged podem ser batidos (que combina elementos consecutivos em um único elemento) usando o do método. n Dataset.batch batched_dataset = dataset.batch(2) print_dictionary_dataset(batched_dataset) Element 0: colors = lengths = Element 1: colors = lengths = Por outro lado, um conjunto de dados batchado pode ser transformado em um conjunto de dados plano usando . Dataset.unbatch unbatched_dataset = batched_dataset.unbatch() print_dictionary_dataset(unbatched_dataset) Element 0: colors = [b'red' b'blue'] lengths = [7] Element 1: colors = [b'orange'] lengths = [] Element 2: colors = [b'black' b'yellow'] lengths = [1 3] Element 3: colors = [b'green'] lengths = [3 5 2] Batching de conjuntos de dados com tensores não rasgados de comprimento variável Se você tem um conjunto de dados que contém tensores não rasgados, e os comprimentos de tensores variam entre os elementos, então você pode batch esses tensores não rasgados em tensores rasgados, aplicando o A transformação: dense_to_ragged_batch non_ragged_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 5, 3, 2, 8]) non_ragged_dataset = non_ragged_dataset.map(tf.range) batched_non_ragged_dataset = non_ragged_dataset.apply( tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch(2)) for element in batched_non_ragged_dataset: print(element) WARNING:tensorflow:From /tmpfs/tmp/ipykernel_10064/1427668168.py:4: dense_to_ragged_batch (from tensorflow.python.data.experimental.ops.batching) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use `tf.data.Dataset.ragged_batch` instead. Transformação de conjuntos de dados com tensores ragged Você também pode criar ou transformar tensores rasgados em conjuntos de dados usando : Dataset.map def transform_lengths(features): return { 'mean_length': tf.math.reduce_mean(features['lengths']), 'length_ranges': tf.ragged.range(features['lengths'])} transformed_dataset = dataset.map(transform_lengths) print_dictionary_dataset(transformed_dataset) Element 0: mean_length = 7 length_ranges = Element 1: mean_length = 0 length_ranges = Element 2: mean_length = 2 length_ranges = Element 3: mean_length = 3 length_ranges = tf. função é um decorador que pré-calcula gráficos TensorFlow para funções Python, o que pode melhorar substancialmente o desempenho do seu código TensorFlow. Por exemplo, a seguinte função funciona com tensores ragged e não-ragged: tf. função @tf.function @tf.function def make_palindrome(x, axis): return tf.concat([x, tf.reverse(x, [axis])], axis) make_palindrome(tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]), axis=1) make_palindrome(tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]]), axis=1) 2024-08-27 01:20:51.662289: W tensorflow/core/grappler/optimizers/loop_optimizer.cc:933] Skipping loop optimization for Merge node with control input: RaggedConcat/assert_equal_1/Assert/AssertGuard/branch_executed/_9 Se você quiser especificar explicitamente Para o Então você pode fazer isso usando . input_signature tf.function tf.RaggedTensorSpec @tf.function( input_signature=[tf.RaggedTensorSpec(shape=[None, None], dtype=tf.int32)]) def max_and_min(rt): return (tf.math.reduce_max(rt, axis=-1), tf.math.reduce_min(rt, axis=-1)) max_and_min(tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]])) ( , ) Funções concretas Desenvolver gráficos individuais que são construídos por Tensores agrupados podem ser usados de forma transparente com funções de concreto. Funções concretas tf.function @tf.function def increment(x): return x + 1 rt = tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]]) cf = increment.get_concrete_function(rt) print(cf(rt)) Modelos Salvadores a é um programa serializado TensorFlow, incluindo pesos e computação. Pode ser construído a partir de um modelo Keras ou a partir de um modelo personalizado. Em ambos os casos, tensores ragged podem ser usados de forma transparente com as funções e métodos definidos por um SavedModel. Modelo Salvação Exemplo: salvar um modelo Keras import tempfile keras_module_path = tempfile.mkdtemp() keras_model.save(keras_module_path+"/my_model.keras") imported_model = tf.keras.models.load_model(keras_module_path+"/my_model.keras") imported_model(hashed_words.to_tensor()) Exemplo: Salvar um modelo custom class CustomModule(tf.Module): def __init__(self, variable_value): super(CustomModule, self).__init__() self.v = tf.Variable(variable_value) @tf.function def grow(self, x): return x * self.v module = CustomModule(100.0) # Before saving a custom model, you must ensure that concrete functions are # built for each input signature that you will need. module.grow.get_concrete_function(tf.RaggedTensorSpec(shape=[None, None], dtype=tf.float32)) custom_module_path = tempfile.mkdtemp() tf.saved_model.save(module, custom_module_path) imported_model = tf.saved_model.load(custom_module_path) imported_model.grow(tf.ragged.constant([[1.0, 4.0, 3.0], [2.0]])) INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpkmr703wo/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmpfs/tmp/tmpkmr703wo/assets Nota: As assinaturas do SavedModel são funções concretas.Como discutido na seção sobre funções concretas acima, os tensores rasgados só são tratados corretamente por funções concretas começando com o TensorFlow 2.3.Se você precisar usar as assinaturas do SavedModel em uma versão anterior do TensorFlow, então recomenda-se que você descompõe o tensor rasgado em seus tensores componentes. Nota: As assinaturas do SavedModel são funções concretas.Como discutido na seção sobre funções concretas acima, os tensores rasgados só são tratados corretamente por funções concretas começando com o TensorFlow 2.3.Se você precisar usar as assinaturas do SavedModel em uma versão anterior do TensorFlow, então recomenda-se que você descompõe o tensor rasgado em seus tensores componentes. assinaturas Operadores sobrecarregados O A classe sobrecarrega os operadores aritméticos e de comparação padrão do Python, tornando fácil realizar matemática elemental básica: RaggedTensor x = tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]]) y = tf.ragged.constant([[1, 1], [2], [3, 3, 3]]) print(x + y) Uma vez que os operadores sobrecarregados realizam cálculos elementares, as entradas para todas as operações binárias devem ter a mesma forma ou ser broadcastables para a mesma forma. x = tf.ragged.constant([[1, 2], [3], [4, 5, 6]]) print(x + 3) Para uma discussão de casos mais avançados, verifique a seção em . Broadcasting Tensores sobrecarregados sobrecarregam o mesmo conjunto de operadores que o normal s: os operadores unary , em e Os operadores binários , em , em , em , em , em , em , em , em , em , em , em , em , em e . Tensor - ~ abs() + - * / // % ** & | ^ == >= Originalmente publicado no site __TensorFlow __, este artigo aparece aqui sob um novo título e é licenciado sob CC BY 4.0. Originalmente publicado no site __TensorFlow __, este artigo aparece aqui sob um novo título e é licenciado sob CC BY 4.0. TensorFlow