Istilah tensor dijumpai dalam matematika, khususnya dalam aljabar. Tensor sebenarnya bentuk umum dari besaran, jika dimensinya nol berarti skalar dan jika berdimensi satu ke atas, maka disebut vektor dan matriks. Istilah tensor digunakan juga oleh Google dalam library python “TensorFlow”. Istilahnya mirip tensor, terutama ketika mengelola vektor dan matriks.
Dalam penerapannya, TensorFlow sedikit membingungkan karena memiliki dua fase: konstruksi dan eksekusi. Tensor ketika digunakan berupa graph yang berisi nodes dan edges. Jika nodes berisi operasi, edges berisi tensor. Sementara itu, fase eksekusi membutuhkan session.
Untuk lebih jelsnya silahkan buka Google Colab. Buat satu notebook baru, beri nama misalnya FirstTensor.ipynb. Disini kita akan membuat satu tensor sederhana yang berisi satu variabel konstant 30. Operasi yang dilakukan adalah mencetak (print) konstanta tersebut. Masukan kode berikut dalam sel colab tersebut.
Di sini tensorflow versi 1.x digunakan. Secara default Colab menyediakan versi 2.x. Perhatikan sel pertama berisi impor library tensorflow. Line pertama merupakan instruksi standar penggunaan tensorflow versi 1. Sel kedua berisi konstruksi variabel konstan x=30. Selain itu dibuat satu session dengan nama “sess” yang kemudian dioperasikan berupa fungsi print.
Sepertinya agak ribet karena untuk mencetak konstanta 30 saja butuh beberapa line. Namun mengingat satu sesi bisa diterapkan untuk satu prosesor (GPU) maka komputasi bisa dilakukan dengan banyak prosesor yang bekerja secara paralel. Jadi walau agak sedikit merepotkan di awal tetapi ketika diterapkan dengan banyak prosesor, hasilnya lebih cepat. Biasanya diterapkan dalam sebuah framework deep learning. Sebagai ilustrasi, tensor dalam graph di bawah ini.
Hasil perkalian a dan b akan dikurangi hasil penjumlahan b dan c. Instruksi pythonnya adalah sebagai berikut menlanjutkan dari instruksi sebelumnya.
import numpy as np a = tensorflow.constant(np.array([5, 7, 10])) b = tensorflow.constant(np.array([2, 3, 21])) c = tensorflow.constant(np.array([3, 5, 7])) d = a * b # tensorflow.multiply(a,b) e = c + b # tensorflow.add(c,b) f = d - e # tensorflow.subtract(d,e) sess = tensorflow.Session() outs = sess.run(f) sess.close() outs
Jalankan dan hasilnya harus sama dengan gambar di atas [5,13,182]. Selamat mencoba tensor dalam tensorflow.
Ref:
Rahmadya Trias Handayanto 