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Trabalho com dados de imagem

Você recebe uma imagem em preto e branco de uma letra, que foi codificada como um tensor, letter. Você deseja determinar se a letra é um X ou um K. Você não tem uma rede neural treinada, mas tem um modelo simples, model, que pode ser usado para classificar letter.

O tensor 3x3, letter, e o tensor 1x3, model, estão disponíveis no shell do Python. Você pode determinar se letter é um K multiplicando letter por model, somando o resultado e verificando se ele é igual a 1. Assim como nos modelos mais complicados, como as redes neurais, model é uma coleção de pesos, organizados em um tensor.

Observe que as funções reshape(), matmul() e reduce_sum() foram importadas de tensorflow e estão disponíveis para uso.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

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Instruções do exercício

  • O modelo, model, é um tensor 1x3, mas deveria ser um 3x1. Reshape model.
  • Execute uma multiplicação de matriz do tensor 3x3, letter, pelo tensor 3x1, model.
  • Faça a soma do tensor resultante, output, e atribua esse valor a prediction.
  • Imprima prediction usando o método .numpy() para determinar se letter é K.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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