Práce s obrazovými daty
Máš k dispozici černobílý obrázek písmene zakódovaný jako tensor letter. Tvým úkolem je zjistit, zda jde o písmeno X, nebo K. Nemáš trénovanou neuronovou síť, ale máš jednoduchý model model, který dokáže letter klasifikovat.
Tensor letter má rozměr 3x3 a tensor model má rozměr 1x3 — oba jsou dostupné v Pythonovém shellu. Zda je písmeno K, zjistíš tak, že vynásobíš letter modelem model, výsledek sečteš a zkontrolujuješ, zda se rovná 1. Podobně jako u složitějších modelů, například neuronových sítí, je model kolekce vah uspořádaných do tensoru.
Funkce reshape(), matmul() a reduce_sum() jsou importované z tensorflow a připravené k použití.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do TensorFlow v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Model
modelje tensor rozměru 1x3, ale potřebujeme rozměr 3x1. Změň tvarmodelpomocíreshape(). - Proveď maticové násobení tensoru
letter(3x3) s tensoremmodel(3x1). - Sečti prvky výsledného tensoru
outputa výsledek ulož do proměnnéprediction. - Vytiskni
predictionpomocí metody.numpy()a zjisti, zda je písmeno K.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Reshape model from a 1x3 to a 3x1 tensor
model = ____(model, (____, ____))
# Multiply letter by model
output = ____(letter, model)
# Sum over output and print prediction using the numpy method
prediction = ____
print(prediction.____)