#julia #flux.jl
Вопрос:
Исходя из Tensorflow и Pytorch, содержит ли Flux.jl структуру, подобную тензору? Если нет, то каков распространенный способ структурирования ваших данных?
Ответ №1:
Отправной точкой для всех наших моделей является массив (иногда называемый тензором в других системах). На самом деле это просто список чисел, которые можно расположить в форме квадрата.
Таким образом, учитывая это, способ представления данных заключается только в использовании традиционных матриц (которые являются просто массивами). Вы можете узнать больше о поддержке массива первого класса Джулии здесь: https://docs.julialang.org/en/v1/manual/arrays/
Комментарии:
1. Чтобы добавить немного фона: TF и PyTorch (в определенной степени) основаны на подходе с перегрузкой операторов для реализации AD-Python просто не так расширяем, как Julia с его множественной отправкой, и им почти приходится прибегать к пользовательским тензорным «типам оболочки». (Но взгляните на ДЖАКСА для другого подхода). Джулия, с другой стороны, позволяет реализовать перегрузку оператора гораздо более скрытым способом; кроме того, Zygote использует преобразование источника, что полностью исключает часть трассировки.