Zacznij terazZacznij za darmo

Mnożenie element po elemencie

Mnożenie element po elemencie w TensorFlow wykonuje się na dwóch tensorach o identycznych kształtach. Operacja ta mnoży wartości na odpowiadających sobie pozycjach w obu tensorach. Przykład takiego mnożenia, oznaczanego symbolem \(\odot\), przedstawiono poniżej:

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

W tym ćwiczeniu wykonasz mnożenie element po elemencie, zwracając szczególną uwagę na kształty mnożonych tensorów. Funkcje multiply(), constant() i ones_like() zostały już zaimportowane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zdefiniuj tensory A1 i A23 jako stałe.
  • Ustaw B1 jako tensor jedynek o tym samym kształcie co A1.
  • Ustaw B23 jako tensor jedynek o tym samym kształcie co A23.
  • Przypisz C1 i C23 odpowiednio jako iloczyny element po elemencie tensorów A1 i B1 oraz A23 i B23.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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()))
Edytuj i uruchom kod