Operações básicas

Introdução ao TensorFlow em Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

O que é uma operação do TensorFlow?

A imagem mostra operações e tensores em um grafo do TensorFlow, como visto no TensorBoard. Dois pares de matrizes são combinados com a operação add. As somas resultantes são então multiplicadas.

O que é uma operação do TensorFlow?

A imagem mostra operações e tensores em um grafo do TensorFlow, como visto no TensorBoard. Uma operação add é mostrada.

O que é uma operação do TensorFlow?

A imagem mostra operações e tensores em um grafo do TensorFlow, como visto no TensorBoard. Duas operações add são mostradas.

O que é uma operação do TensorFlow?

Aplicando o operador de adição

#Import constant and add from tensorflow
from tensorflow import constant, add

# Define 0-dimensional tensors
A0 = constant([1])
B0 = constant([2])

# Define 1-dimensional tensors
A1 = constant([1, 2])
B1 = constant([3, 4])

# Define 2-dimensional tensors
A2 = constant([[1, 2], [3, 4]])
B2 = constant([[5, 6], [7, 8]])

Aplicando o operador de adição

# Perform tensor addition with add()
C0 = add(A0, B0)
C1 = add(A1, B1)
C2 = add(A2, B2)

Realizando adição de tensores

A operação add() faz adição elemento a elemento com dois tensores
A adição elemento a elemento exige tensores com o mesmo shape:
- Adição escalar: $1+2=3$
- Adição de vetores: $[1,2]+[3,4]=[4,6]$
- Adição de matrizes: $\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{bmatrix}$
O operador add() é sobrecarregado

Como realizar multiplicação no TensorFlow

Multiplicação elemento a elemento com a operação multiply()
- Os tensores devem ter o mesmo shape
- Ex.: [1,2,3] e [3,4,5] ou [1,2] e [3,4]
Multiplicação de matrizes com o operador matmul()
- matmul(A,B) multiplica A por B
- O número de colunas de A deve igualar o de linhas de B

Aplicando os operadores de multiplicação

# Import operators from tensorflow
from tensorflow import ones, matmul, multiply

# Define tensors
A0 = ones(1)
A31 = ones([3, 1])
A34 = ones([3, 4])
A43 = ones([4, 3])

Quais operações são válidas?
- multiply(A0, A0), multiply(A31, A31) e multiply(A34, A34)
- matmul(A43, A34), mas não matmul(A43, A43)

Somando nas dimensões do tensor

O operador reduce_sum() soma ao longo das dimensões de um tensor
- reduce_sum(A) soma em todas as dimensões de A
- reduce_sum(A, i) soma na dimensão i

# Import operations from tensorflow
from tensorflow import ones, reduce_sum

# Define a 2x3x4 tensor of ones
A = ones([2, 3, 4])

Somando nas dimensões do tensor

# Sum over all dimensions
B = reduce_sum(A)

# Sum over dimensions 0, 1, and 2
B0 = reduce_sum(A, 0)
B1 = reduce_sum(A, 1)
B2 = reduce_sum(A, 2)

Vamos praticar!

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