ПочатиПочніть безкоштовно

Покомпонентне множення

Покомпонентне множення в TensorFlow виконується для двох тензорів з однаковими формами. Це потрібно, оскільки операція множить елементи в відповідних позиціях обох тензорів. Приклад покомпонентного множення, що позначається символом \(\odot\), наведено нижче:

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

У цій вправі ви виконаєте покомпонентне множення, уважно стежачи за формою тензорів, які ви множите. Зауважте, що multiply(), constant() і ones_like() уже імпортовано для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до TensorFlow на Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Визначте тензори A1 і A23 як константи.
  • Задайте B1 як тензор з одиниць тієї самої форми, що й A1.
  • Задайте B23 як тензор з одиниць тієї самої форми, що й A23.
  • Присвойте C1 і C23 значення покомпонентних добутків пар A1 і B1, та A23 і B23 відповідно.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()))
Редагувати та запускати код