Tensorflowを使用して、Pythonで行列の特定の要素/行を合計するにはどうすればよいですか？

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソースの管理を自動化します。

「tensorflow」パッケージは、以下のコード行を使用してWindowsにインストールできます-

pip install tensorflow

Tensorは、TensorFlowで使用されるデータ構造です。フロー図のエッジを接続するのに役立ちます。このフロー図は「データフローグラフ」と呼ばれます。テンソルは多次元配列またはリストに他なりません。

これらのコードを実行するには、JupyterNotebookを使用します。 TensorFlowは、「pipinstalltensorflow」を使用してJupyterNotebookにインストールできます。

以下は例です-

例

import tensorflow as tf
import numpy as np

matrix_1 = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,8],[9,10,0]])
print("The matrix is ")
print (matrix_1)

print("The sum of all elements ")
result = tf.reduce_sum(matrix_1)
print(result)
print("The sum of specific rows is")
result = tf.reduce_sum(matrix_1, 1)
print(result)

出力

The matrix is
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(3, 3) dtype=int32, numpy=
array([[ 1, 2, 3],
   [ 4, 5, 8],
   [ 9, 10, 0]], dtype=int32)>
The sum of all elements
tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32)
The sum of specific rows is
tf.Tensor([ 6 17 19], shape=(3,), dtype=int32)

説明

• 使いやすさのために、必要なパッケージをインポートし、そのエイリアスを提供します。

• マトリックスは、Numpyパッケージを使用して作成されます。

• 「reduce_sum」関数は、行列のすべての値の合計を見つけるために使用されます。

• 行列を渡す以外に特定の値を「reduce_sum」に渡すと、すべての行の合計が計算されます。

• 結果の出力はコンソールに表示されます。