tensorflow
行列とベクトルの算術演算
サーチ…
要素単位の乗算
テンソルで要素ごとの乗算を実行するには、次のいずれかを使用します。
-
a*b
-
tf.multiply(a, b)
両方の方法を使った要素ごとの乗算の完全な例を次に示します。
import tensorflow as tf import numpy as np # Build a graph graph = tf.Graph() with graph.as_default(): # A 2x3 matrix a = tf.constant(np.array([[ 1, 2, 3], [10,20,30]]), dtype=tf.float32) # Another 2x3 matrix b = tf.constant(np.array([[2, 2, 2], [3, 3, 3]]), dtype=tf.float32) # Elementwise multiplication c = a * b d = tf.multiply(a, b) # Run a Session with tf.Session(graph=graph) as session: (output_c, output_d) = session.run([c, d]) print("output_c") print(output_c) print("\noutput_d") print(output_d)
以下を印刷します。
output_c
[[ 2. 4. 6.]
[ 30. 60. 90.]]
output_d
[[ 2. 4. 6.]
[ 30. 60. 90.]]
Scalar Times a Tensor
次の例では、2 x 3テンソルにスカラー値(2)を掛けます。
# Build a graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# A 2x3 matrix
a = tf.constant(np.array([[ 1, 2, 3],
[10,20,30]]),
dtype=tf.float32)
# Scalar times Matrix
c = 2 * a
# Run a Session
with tf.Session(graph=graph) as session:
output = session.run(c)
print(output)
これが印刷されます
[[ 2. 4. 6.]
[ 20. 40. 60.]]
ドットプロダクト
2つのテンソル間の内積は、以下を使用して実行できます。
tf.matmul(a, b)
完全な例を以下に示します。
# Build a graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# A 2x3 matrix
a = tf.constant(np.array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6]]),
dtype=tf.float32)
# A 3x2 matrix
b = tf.constant(np.array([[1, 10],
[2, 20],
[3, 30]]),
dtype=tf.float32)
# Perform dot product
c = tf.matmul(a, b)
# Run a Session
with tf.Session(graph=graph) as session:
output = session.run(c)
print(output)
プリントアウトする
[[ 14. 140.]
[ 28. 280.]]
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