Tensorflowを使用してPythonを使用して2つの行列を追加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。それは研究および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。多数の機械学習ライブラリが付属しており、十分にサポートされ、文書化されています。フレームワークには、ディープニューラルネットワークモデルを実行し、それらをトレーニングし、それぞれのデータセットの関連する特性を予測するアプリケーションを作成する機能があります。

「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。これらは、3つの主要な属性を使用して識別できます-

ランク

テンソルの次元について説明します。これは、テンソルの順序または定義されたテンソルの次元数として理解できます。

タイプ

テンソルの要素に関連付けられたデータ型について説明します。 1次元、2次元、またはn次元のテンソルにすることができます。

形

行と列を合わせた数です。

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。

例を見てみましょう-

例

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))

出力

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)

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。

• Numpyパッケージを使用して2つのマトリックスが作成されます。

• これらは、TensorflowでNumpy配列から定数値に変換されます。

• Tensorflowの「追加」関数は、マトリックスに値を追加するために使用されます。

• 結果の合計がコンソールに表示されます。