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Trabajar con datos de imagen

Se te da una imagen en blanco y negro de una letra, que se ha codificado como un tensor, letter. Quieres determinar si la letra es una X o una K. No tienes una red neuronal entrenada, pero sí un modelo sencillo, model, que puede utilizarse para clasificar letter.

El tensor 3x3, letter, y el tensor 1x3, model, están disponibles en el shell de Python. Puedes determinar si letter es una K multiplicando letter por model, sumando el resultado y comprobando si es igual a 1. Al igual que en modelos más complicados, como las redes neuronales, model es una colección de pesos, dispuestos en un tensor.

Ten en cuenta que las funciones reshape(), matmul(), y reduce_sum() se han importado de tensorflow y están disponibles para su uso.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a TensorFlow en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • El modelo, model, es un tensor 1x3, pero debería ser un 3x1. Remodelar model.
  • Realiza una multiplicación matricial del tensor 3x3, letter, por el tensor 3x1, model.
  • Suma sobre el tensor resultante, output, y asigna este valor a prediction.
  • Imprime prediction utilizando el método .numpy() para determinar si letter es K.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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.____)
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