home

หน้าแรก
 Computer >> คอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

Tensorflow สามารถใช้เพื่อเพิ่มเมทริกซ์สองตัวโดยใช้ Python ได้อย่างไร

Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว

เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เรย์หลายมิติ อาร์เรย์หลายมิติเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่า 'เทนเซอร์' เฟรมเวิร์กรองรับการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก สามารถปรับขนาดได้สูงและมาพร้อมกับชุดข้อมูลยอดนิยมมากมาย ใช้การคำนวณ GPU และจัดการทรัพยากรโดยอัตโนมัติ มันมาพร้อมกับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก และได้รับการสนับสนุนและจัดทำเป็นเอกสารอย่างดี เฟรมเวิร์กมีความสามารถในการใช้งานโมเดล Deep Neural Network ฝึกอบรม และสร้างแอปพลิเคชันที่คาดการณ์ลักษณะที่เกี่ยวข้องของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง -

pip install tensorflow

Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ พวกเขาสามารถระบุได้โดยใช้สามคุณลักษณะหลัก -

อันดับ

มันบอกเกี่ยวกับมิติของเทนเซอร์ สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นลำดับของเทนเซอร์หรือจำนวนมิติในเทนเซอร์ที่กำหนดไว้

ประเภท

มันบอกเกี่ยวกับประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบของเทนเซอร์ อาจเป็นเทนเซอร์แบบหนึ่งมิติ สองมิติ หรือ n มิติก็ได้

รูปร่าง

คือจำนวนแถวและคอลัมน์รวมกัน

เราจะใช้ Jupyter Notebook เพื่อเรียกใช้โค้ดเหล่านี้ สามารถติดตั้ง TensorFlow บน Jupyter Notebook ได้โดยใช้ 'pip ติดตั้ง tensorflow'

Tensorflow สามารถใช้เพื่อเพิ่มเมทริกซ์สองตัวโดยใช้ Python ได้อย่างไร

เรามาดูตัวอย่างกัน −

ตัวอย่าง

import tensorflow as tf
import numpy as np

matrix_1 = np.array([(1,2,3),(3,2,1),(1,1,1)],dtype = 'int32')
matrix_2 = np.array([(0,0,0),(-1,0,1),(3,3,4)],dtype = 'int32')
print("The first matrix is ")
print (matrix_1)
print("The second matrix is ")
print (matrix_2)
print("The sum is ")
matrix_1 = tf.constant(matrix_1)
matrix_2 = tf.constant(matrix_2)
matrix_sum = tf.add(matrix_1, matrix_2)
print((matrix_sum))

ผลลัพธ์

The first matrix is
[[1 2 3]
[3 2 1]
[1 1 1]]
The second matrix is
[[ 0 0 0]
[-1 0 1]
[ 3 3 4]]
The sum is
tf.Tensor(
[[1 2 3]
[2 2 2]
[4 4 5]], shape=(3, 3), dtype=int32)

คำอธิบาย

  • นำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็นและระบุนามแฝงเพื่อความสะดวกในการใช้งาน

  • เมทริกซ์สองตัวถูกสร้างขึ้นโดยใช้แพ็คเกจ Numpy

  • พวกมันจะถูกแปลงจากการเป็นอาร์เรย์ Numpy เป็นค่าคงที่ใน Tensorflow

  • ฟังก์ชัน 'เพิ่ม' ใน Tensorflow ใช้เพื่อเพิ่มค่าในเมทริกซ์

  • ผลรวมผลลัพธ์จะแสดงบนคอนโซล