TensorFlow est une plateforme open source pour le domaine de l’apprentissage machine (machine learning).
Un Tensor est …
Les variables et les constantes
Un Tensor dans TensorFlow est une constante (tf.constant) ou une variable (tf.Variable).
# Exemple d'une constante
x = tf.constant([2, 3, 4])
x
Resultat : <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([2, 3, 4], dtype=int32)># Exemple d'une variable
x = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='my_variable')
x
Resultat : <tf.Variable 'my_variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=2.0>Une constante contient une valeur qui ne peut pas etre modifie tandis qu’une variable permet de modifier sa valeur.
Pour modifier la valeur d’une variable :
- x.assign(nouvelle_valeur)
- x.assign_add(valeur_a_ajouter)
- x.assign_sub(valeur_a_soustraire)
# Exemple d'assignation
x.assign(45.8)
x
Resultat : <tf.Variable 'my_variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=45.8>
# Exemple d'ajout
x.assign_add(4)
x
Resultat : <tf.Variable 'my_variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=49.8>
# Exemple de soustraction
x.assign_sub(3)
x
Resultat : <tf.Variable 'my_variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=46.8>Les operations mathematiques :
- tf.add : permet d’ajouter une composante d’un Tensor
- tf.multiply : permet de multiplier des composantes d’un Tensor
- tf.subtract : permet de soustraire une composante d’un Tensor
- tf.math.* contient les operations mathematiques standards a appliquer sur les composantes d’un Tensor
- et bien plus d’autres…
* tf.add et tf.substract peuvent etre remplaces par leur symbole + et – lors de l’utilisation et ainsi que d’autres operateurs arithmetiques egalement.
