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원소별 곱 수행하기

TensorFlow에서 원소별 곱은 모양이 동일한 두 텐서를 사용해 수행합니다. 이는 연산이 두 텐서에서 같은 위치의 원소끼리 곱하기 때문이에요. 아래는 \(\odot\) 기호로 표시한 원소별 곱의 예시입니다:

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

이 연습 문제에서는 곱하려는 텐서의 모양에 특히 유의하면서 원소별 곱을 수행해 보겠습니다. multiply(), constant(), ones_like()는 이미 가져와 두었어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 TensorFlow

강의 보기

연습 안내

  • 텐서 A1과 A23을 상수로 정의하세요.
  • A1과 같은 모양의 1로 채워진 텐서로 B1을 설정하세요.
  • A23과 같은 모양의 1로 채워진 텐서로 B23을 설정하세요.
  • A1과 B1, 그리고 A23과 B23의 원소별 곱을 각각 계산해 C1과 C23에 할당하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()))
코드 편집 및 실행