Kom igångKom igång gratis

Arbeta med bilddata

Du får en svartvit bild av en bokstav, som har kodats som en tensor, letter. Målet är att avgöra om bokstaven är ett X eller ett K. Du har inget tränat neuralt nätverk, men du har tillgång till en enkel modell, model, som kan användas för att klassificera letter.

Tensorn letter (3x3) och tensorn model (1x3) finns tillgängliga i Python-skalet. Du kan avgöra om letter är ett K genom att multiplicera letter med model, summera resultatet och sedan kontrollera om det är lika med 1. Precis som med mer komplexa modeller, som neurala nätverk, är model en samling vikter arrangerade i en tensor.

Notera att funktionerna reshape(), matmul() och reduce_sum() har importerats från tensorflow och är tillgängliga för användning.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till TensorFlow i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Modellen model är en 1x3-tensor men bör vara 3x1. Gör om formen på model med reshape().
  • Utför en matrixmultiplikation av 3x3-tensorn letter med 3x1-tensorn model.
  • Summera elementen i den resulterande tensorn output och tilldela värdet till prediction.
  • Skriv ut prediction med metoden .numpy() för att avgöra om letter är K.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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.____)
Redigera och kör kod