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画像データを扱う

文字の白黒画像がテンソル letter として与えられています。これが X なのか K なのかを判定したいとします。学習済みのニューラルネットワークはありませんが、letter を分類できる単純なモデル model は用意されています。

3x3 のテンソル letter と、1x3 のテンソル model は Python シェルで利用できます。letter を model で掛け算し、その結果を総和し、値が 1 と等しいかを確認することで、letter が K かどうかを判定できます。ニューラルネットワークのようなより複雑なモデルと同様に、model はテンソルとして並べられた重みの集合です。

reshape()、matmul()、reduce_sum() は tensorflow からインポート済みで、使用可能です。

この演習はコースの一部です

Introduction to TensorFlow in Python

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演習の手順

  • モデル model は 1x3 のテンソルですが、本来は 3x1 にする必要があります。model をリシェイプしてください。
  • 3x3 のテンソル letter と 3x1 のテンソル model の行列積を計算します。
  • 得られたテンソル output を総和し、その値を prediction に代入します。
  • .numpy() メソッドを使って prediction を表示し、letter が K かどうかを確認します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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.____)
コードを編集して実行