เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การคูณแบบ Element-wise

การคูณแบบ element-wise ใน TensorFlow ทำงานกับ tensor สองตัวที่มีรูปร่างเหมือนกัน เพราะการดำเนินการนี้จะคูณค่าในตำแหน่งที่ตรงกันของ tensor ทั้งสอง ตัวอย่างการคูณแบบ element-wise ซึ่งแทนด้วยสัญลักษณ์ \(\odot\) แสดงไว้ด้านล่าง:

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

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะฝึกคูณแบบ element-wise โดยให้ความสำคัญกับรูปร่างของ tensor ที่นำมาคูณกัน โดย multiply(), constant() และ ones_like() ได้ถูก import มาให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

TensorFlow เบื้องต้นใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนด tensor A1 และ A23 เป็นค่าคงที่
  • กำหนด B1 ให้เป็น tensor ที่มีค่าเป็น 1 ทั้งหมด โดยมีรูปร่างเดียวกับ A1
  • กำหนด B23 ให้เป็น tensor ที่มีค่าเป็น 1 ทั้งหมด โดยมีรูปร่างเดียวกับ A23
  • กำหนด C1 และ C23 ให้เท่ากับผลคูณแบบ element-wise ของ A1 กับ B1 และ A23 กับ B23 ตามลำดับ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()))
แก้ไขและรันโค้ด