BaşlayınÜcretsiz başlayın

Görüntü verileriyle çalışma

Sana bir harfin siyah-beyaz görüntüsü verildi ve bu görüntü letter adlı bir tensör olarak kodlandı. Bu harfin X mi yoksa K mi olduğunu belirlemek istiyorsun. Eğitilmiş bir sinir ağın yok, ancak letterı sınıflandırmak için kullanabileceğin basit bir modelin, model, var.

3x3 tensör letter ve 1x3 tensör model Python kabuğunda hazır. letterın K olup olmadığını, letterı model ile çarpıp sonucu toplayarak ve 1’e eşit olup olmadığını kontrol ederek belirleyebilirsin. Sinir ağları gibi daha karmaşık modellerde olduğu gibi, model de bir tensörde düzenlenmiş ağırlıkların bir koleksiyonudur.

reshape(), matmul() ve reduce_sum() fonksiyonlarının tensorflowdan içe aktarıldığını ve kullanıma hazır olduğunu unutma.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile TensorFlow’a Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • model 1x3 bir tensördür, ancak 3x1 olmalıdır. modeli yeniden şekillendir.
  • 3x3 tensör letter ile 3x1 tensör model arasında matris çarpımı yap.
  • Ortaya çıkan tensör output üzerinde toplayıp bu değeri prediction değişkenine ata.
  • letterın K olup olmadığını belirlemek için .numpy() metodunu kullanarak predictionı yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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.____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır