O que são Tensores? Tipos de dados no TensorFlow (Curso - Aula 4)

fala pessoal bem vindo do nosso curso de ter um senhor falou aquilo didática tech essa é a nossa 4ª aula aqui do curso ea gente vai ver nessa aula um pouco mais sobre o conceito de tensões vão tentar entender um pouquinho melhor agora a gente avançou já sabe que são gráficos já sabe que é uma sessão agora entendo porque na hora que é um tesouro aí também vamos nessa aula é estabelecer os tipos dos sensores então eu desenhe a cni o melhora eu escrevi aqui que o código é de alguns sensores né queria que abc

e vou explicar com o carro aqui o que eu estou querendo mostrar aqui é basicamente uma confusão muito comum que o show é em relação à definição de tensor porque geralmente quando a gente ler biografias em ao falando sobre tensores a está se referindo ao melhor as biografias referindo ao tensor numérico por exemplo ao tensora e dimensão 0 e dimensão um dimensão 2 e assim por diante um cansou multidimensional estão pensando ponto de vista numérico um soro pode ser multidimensional da mesma forma que com um painel mostrará um pouquinho né mas também pode criar a

reis multidimensionais certo então aqui é bem parecido com o conceito de tem um soro e diarreira tá no triunfo em relação ao um pai é muito parecido pode pelas intenções como se fossem a reis n dimensionais ok então até e nenhum mistério só que não tem flor basicamente tudo que a gente cria também é um pensou então se está usando aqui um pf né ponto e colocando algum tipo de tensões há criando uma função aqui na faixa está querendo um sensor atingiu na última aula nos gráficos que tinha um sensor de edição é tenso na

subtração e nós não temos orçamento faz uma operação matemática mas também tem um sensor pode ser uma string né então na prática não tem sua filosofia que a gente faz com o próprio nome diz é ter um só falou a gente está criando tensores o tempo inteiro então tudo que a gente faz a lição tensores só está olhando do ponto de vista numérico somente pode pensar que nos sensores como sendo a região multidimensionais também estão entendendo isso a gente pode ter uma visão mais clara do que é um tem um soro e agora a gente

pode ver tipo de tensões numérico sakineh as suas dimensões como é que pode definir isso e como a gente pode criar isso também aí eu fiz questão de colocar embaixo na criação já resultou um pai porque é muito muito parecido o conselho da comenda na primeira aula que esse curso não é que se você já usaram um pai alguma vez não vê que o pessoal foi muito parecido aqui eu uma abordagem célula aqui ó voltei pra rodar ele executou aqui é essa letra eu criei aqui foi no hotel show do tipo constante então eu já

comentei né na primeira aula com o professor constantino e tem esse nome constante porque de fato um valor que não vai mudar é uma constante mesmo apontar o nome diz então que o valor ao agarrar a que estou criando ela está sendo atribuída não têm um sono é constante que vai receber o valor 2 a gente pode ver claramente aqui né que como o valor 2 sozinho isso é uma escalada valores caros no valor de um por um não é só uma linha uma coluna vamos dizer assim é então é só um o tensor 0

dimensional a realidade é uma escalada então aqui no caso já da linha bem quente que eu aqui ó ela já recebeu um sensor constante e só olha só que a gente passou pra esse tem um soro uma lista de valores ai que significa isso significa que b é um dimensional é o b é um vetor é porque é que ele vai ter no caso 12345 nesse caso aqui né cinco linhas é mas ele tem aqui só isso né tem cinco linhas ele não tem nada mais do que isso então por isso que ele pode chamar

também o relatório de um pra ele né as importações tendem aqui é que ele tem somente várias mentes ainda mais já o aqui agora no dia seguinte criou ela recebe um só constante onde ele tem aqui né pessoas dois conjuntos de dados o o confete lá fora e aqui dentro tem mais dois conjuntos de colchetes com isso a gente está criando aqui não tem uns 12 direcional ou melhor uma matriz que 32 por 3 a 1 a 3 de duas linhas as colunas então essa é uma linha essa aqui é outra linha e cada uma

dessas linhas têm três colunas empresa que também tem pressa então uma criança de duas linhas e três colunas tá então aqui a gente pode ver que adiar as dimensões aqui no caso do ser são maiores do que do b que também por fazer só uma hora de doar então aqui é um sonho era dimensionar o b é um é um soro unidimensional esse é um sensor dois nacional e já é uma matriz enquanto b é um vetor tá aqui ficou bem claro nessa definição zinha e aquilo num país totalmente a mesma coisa num parque eu

chamei de 1 b1 são a disco tem ainda um pai é que no caso o a uva receber um array 12 em um levantamento dos valores né então a definição aqui do de um pai é muito parecida que aqui o botão escalará que o botão vetor é que uma matriz tá então se o bota pra rodar e sakineh foi receber os valores agora a gente pode testar então qual é o shape com a dimensão de cada um deles então bota aqui nessa selva né para imprimir o cheiro do transfor primeiro apronto shape bota em primeiro

na tela ele está dizendo que é vazio e não tem dimensão nenhum eu pedi para imprimir o chefe do a1 no caso de um pai ele vai ser a mesma coisa à qual também é só escalar a então aqui a dimensão nenhuma assim como esse aqui também não tem dimensão nenhum agora se eu voltar e é imprimir a dimensão do b é no caso do tesouro aqui ele está dizendo aqui b tem uma dimensão de cinco linhas e aqui no caso do um pai é a mesma coisa mas a equipe tem uma dimensão de cinco

links se eu pedir para um mostrar a dimensão dos e ele vai dizer que você tem uma dimensão de duas linhas entre as colunas né comenta ali e aquilo num pai ele vai dizer uma coisa o senhor que no caso tem uma dimensão e duas linhas e de três colunas então aqui as dimensões é um sonho que a gente vai criar se pode pensar dessa forma a gente pensava por um pai a gente pode criar aqui tensores multidimensionais muitas dimensões é só aqui no país poderia criar a reis multidimensionais também serve isso aqui é bem

interessante observar que depois foram trabalhar com redes neurais as redes neurais em muitos casos vão ter muitas dimensões não têm muitos dados até então na realidade as compensou os que estão entrando com aqueles dados né a gente vai trabalhar com sua forma ele pode pensar esses sensores como sendo a reis num painel um conjunto de dados muito grande né multidimensional de valores então não tem nenhuma diferença assim relevante de significado no caso aqui a gente criar um sensor constante né e defendo com a admiração dele sérgio então o objetivo dessa aula aqui a primeira parte

era esse e agora que a gente conseguiu entender isso a gente pode avançar estabelecendo tipo de cada um dos sensores é uma coisa que não viu ainda que a gente já viu a gente já viu que a gente criava uma constante ao chamar quem é contra é dizer que ele é ponto constante né dizer aqui por exemplo o 4.0 é só colocar isso aqui ele automaticamente vai atribuir um tipo aqui pra esse sensor é o tef monsanto 4.0 então já sabe 4.0 é um lote certo então esse bando de construção de um tem um sono

tão fofo vai ser do tipo tensor vamos ver se é verdade uma data imprimir criou aqui é um sorotipo constante tá é muito bem no brasil que a gente tá eu não uso porque ainda é uma saída rodada de novo daqui em 1º de novembro elevando para quatro as rodas de 9 ele manda pra sentar é o roda basicamente vai criar um novo sensor a cruzeiro do outro nome que avançou é o terceiro consiste em receber esse valor é um constante 410 aqui no caso tem o valor de 40 só que esse é um modo

de novo a criar um novo caso é que vai ter um nome de consenso o mesmo acontece com todas as atenções quente tempo esse que na última aula também aparecia sempre um online uma vizinha da época criando novas canções dando como o do mundo está envelhecendo com o nome dele né tá criando um nome pra mim ele está mudando aqui no caso o índice desse nome é só um detalhezinho aqui comentar é pra casar nem ter ficado passado a então aqui está dizendo aqui e se pensou é constante e o detalhe de lior f lote

de 2 porque foge porque é o passo com 10 não tinha comentado né agora seu pastor se passa é que o valor pra ele né de 4 somente né ele ia dizer que que o tipping point porque é porque quatro é o inter não é um ford não precisa ocupar todo o espaço de um flores eu posso comprar um espaço de um índio é que com menos espaço e memória então por isso automaticamente ele vai atribuir que o tipo da pf indiciou não informou qual é o time mas se eu quiser definir aqui o tipo

flow di não tem problema posso colocar aqui do lado a dizer que o detalhe é igual a f.biz 64 então nesse caso eu definindo que essa era minha conta que vai receber um tem um soro constante apesar de estar recebendo um valor inteiro eu quero que ele seja do tipo flores está falando isso aqui até conforto 64 então aqui é o padrinho da prova tem um tipo em 32 poderia passar aqui até ponto o inda 32 não quero botar até ponto food então são bota rodagem aqui mandar imprimir agora quer dizer não a esse e

se tem um senhor aqui é do tipo força e quase está apesar de ter uma ou quatro porque eu especifiquei aqui dessa forma a gente pode estabelecer que o tipo de sensor que a gente queira não vai ficar refém ontem chocou se deixar ele somente querer atribuir aquilo que ele acha que deve se a gente pode ficar eu quero que não foge à cabeceira inteiro stream pode dizer isso aqui nesse parâmetro detalhe saber todos os tipos que a gente pode atribuir que assola aquino documentação só favorece a expansão desse vídeo tá nessa página diz todos

os tipos aqui tenham fontes 16 no caso a culpa - demora - pista em 82 a 64 então eu tenho 28 né tem 11 22 de quadra em vários tipos em stream etc há vários dias que a gente pode criar aqui na hora de atribuir só olhar a documentação é com o carro mas a ideia é mesmo é mostrar a vocês que a gente pode estabelecer isso e também mostrar que na definição do que é um sensor é na prática como é que a gente cria um campo fora multidimensional acertam agora se concluiu que o

objetivo dessa aula e disse veja na próxima aula dando continuidade ao nosso curso até o momento [Música]