Vektörler satır ya da sütun şeklinde (tek boyutlu) oluyor. Yani bunlara "tek boyutlu" dersek, matrisler hem satır hem de sütunlardan oluşuyor. Matrislere de "2 boyutlu" diyebiliriz. Tensörlerde ise bir çeşit 3. boyut var. Yani satır, sütun bir de "kanal" dediğimiz boyut var. Bunlarla işlem yapmak için önce numpy kütüphanesini import ediyoruz. Numpy kullanarak bir skaler (0 boyut) tanımlamak istediğimizde örneğin: x=np.array( 5 ) yazıyoruz. Şimdi x, içinde sadece 5 olan bir array. Boyutunu görmek istediğimizde ise x.ndim yazıyoruz ve boyutun 0 olduğunu görüyoruz. Vektör tanımlamak için ise: x=np.array([1,4,-3,2,5]) yazıyoruz. Bunun boyutunu sorduğumuzda da 1 cevabını alıyoruz. Matris tanımlamak için de örneğin: A=np.array([[1,2,3],[5,10,0],[1,3,-4]]) yazıyoruz. Bunun boyutunu da 2 olarak veriyor. Şimdi bir de tensör tanımlayalım: B=np.array([[[ 1 , 2 , 3 ],[ 1 , 2 , 3 ],[ 1 , 2 , 3 ]],[[ 4 , 5 , 6 ],[ 4 , 5 , 6 ],[ 4 , 5 , 6 ]],[[ 7 , 8 , 9 ],[ 7 , 8 , ...
Hiç kolay olmadı. Açmak istediğimiz Python dosyasını drive'da, Colab çalışma belgemizin bulunduğu klasöre indiriyoruz. Normalde Python çalıştırırken, açmak istediğimiz dosya, resim, text vs.örneğin Spyder kurulu olan klasörde ise doğrudan açılıyordu. Ama burada öyle olmadı. Aynı klasörde olmalarına rağmen açmadı. Çünkü Python dosyasını drive'a indirdikten sonra sıfırlayıp ! kill - 16 - 1 yazınca ilgili aralıktaki tüm hücreleri yok sayıp bir nevi resetlemiş oluyor. Daha sonra tekrar Colab üzerinden drive logini yapmak gerekti. Hatırlarsak from google.colab import drive drive.mount( '/gdrive' ) %cd /gdrive satırlarını çalıştırarak drive'a giriş yapıp şifre kopyalayıp girmiştik. Daha sonra import os os.chdir( "/gdrive/My Drive/DeepLearn" ) ile Python dosyası ve Colab belgesinin bulunduğu (bendeki adı DeepLearn) klasöre girdik. Şimdi !ls yazınca bu klasördeki dosyaları gördük: Burada Deneme benim Colab belgem, Euroka5Kasım.py i...