Začněte nyníZačněte zdarma

Násobení po prvcích

Násobení po prvcích v TensorFlow probíhá nad dvěma tensory se stejným tvarem — operace totiž násobí prvky na odpovídajících pozicích obou tensorů. Příklad násobení po prvcích, označovaného symbolem \(\odot\), je uveden níže:

\(\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 2 & 1 \end{bmatrix} \odot \begin{bmatrix} 3 & 1 \\ 2 & 5 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 3 & 2 \\ 4 & 5 \end{bmatrix}\)

V tomto cvičení si vyzkoušíš násobení po prvcích a důkladně se přitom zaměříš na tvary tensorů, se kterými pracuješ. Funkce multiply(), constant() a ones_like() jsou již naimportovány.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do TensorFlow v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Definuj tensory A1 a A23 jako konstanty.
  • Nastav B1 jako tensor jedniček se stejným tvarem jako A1.
  • Nastav B23 jako tensor jedniček se stejným tvarem jako A23.
  • Nastav C1 a C23 jako součiny po prvcích: A1 a B1, resp. A23 a B23.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define tensors A1 and A23 as constants
A1 = ____([1, 2, 3, 4])
A23 = ____([[1, 2, 3], [1, 6, 4]])

# Define B1 and B23 to have the correct shape
B1 = ones_like(____)
B23 = ____

# Perform element-wise multiplication
C1 = ____
C23 = ____

# Print the tensors C1 and C23
print('\n C1: {}'.format(C1.numpy()))
print('\n C23: {}'.format(C23.numpy()))
Upravit a spustit kód