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要素ごとの乗算を行う

TensorFlow における要素ごとの乗算は、同じ形状を持つ2つのテンソルで行います。これは、演算が2つのテンソルの対応する位置の要素同士を掛け合わせるためです。要素ごとの乗算（記号 $\odot$）の例を以下に示します。

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

この演習では、掛け合わせるテンソルの形状に注意しながら、要素ごとの乗算を実行します。multiply()、constant()、ones_like() はすでにインポート済みです。

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

  • テンソル A1 と A23 を定数として定義します。
  • B1 を、A1 と同じ形状の1で満たされたテンソルにします。
  • B23 を、A23 と同じ形状の1で満たされたテンソルにします。
  • C1 と C23 を、それぞれ A1 と B1、A23 と B23 の要素ごとの積に設定します。

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。

# 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()))
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