ÎncepețiÎncepe gratuit

Lucrul cu date de tip imagine

Ți se oferă o imagine alb-negru a unei litere, codificată ca tensor sub numele letter. Vrei să determini dacă litera este un X sau un K. Nu ai o rețea neuronală antrenată, dar dispui de un model simplu, model, care poate fi folosit pentru a clasifica letter.

Tensorul 3x3 letter și tensorul 1x3 model sunt disponibile în shell-ul Python. Poți determina dacă letter este un K înmulțind letter cu model, sumând rezultatul și verificând dacă acesta este egal cu 1. Ca în cazul modelelor mai complexe, cum ar fi rețelele neuronale, model este o colecție de ponderi organizate într-un tensor.

Reține că funcțiile reshape(), matmul() și reduce_sum() au fost importate din tensorflow și sunt disponibile pentru utilizare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în TensorFlow în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Modelul model este un tensor 1x3, dar ar trebui să fie 3x1. Remodelează model.
  • Efectuează o înmulțire matriceală între tensorul 3x3 letter și tensorul 3x1 model.
  • Sumează elementele tensorului rezultat output și atribuie această valoare variabilei prediction.
  • Afișează prediction folosind metoda .numpy() pentru a determina dacă letter este K.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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.____)
Editează și rulează codul