बेसिक ऑपरेशंस

Python में TensorFlow परिचय

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

TensorFlow ऑपरेशन क्या है?

चित्र में TensorBoard द्वारा बनाए गए TensorFlow ग्राफ़ में ऑपरेशंस और टेन्सर्स दिखाए गए हैं। दो जोड़ी मैट्रिसेज़ को add ऑपरेशन से जोड़ा गया है। प्राप्त योगों को फिर गुणा किया गया है।

TensorFlow ऑपरेशन क्या है?

चित्र में TensorBoard द्वारा बनाए गए TensorFlow ग्राफ़ में ऑपरेशंस और टेन्सर्स दिखाए गए हैं। एक add ऑपरेशन दिखाया गया है।

TensorFlow ऑपरेशन क्या है?

चित्र में TensorBoard द्वारा बनाए गए TensorFlow ग्राफ़ में ऑपरेशंस और टेन्सर्स दिखाए गए हैं। दो add ऑपरेशंस दिखाए गए हैं।

TensorFlow ऑपरेशन क्या है?

एडिशन ऑपरेटर लागू करना

#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]])

एडिशन ऑपरेटर लागू करना

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

टेन्सर एडिशन करना

add() ऑपरेशन दो टेन्सर्स पर एलिमेंट-वाइज़ एडिशन करता है
एलिमेंट-वाइज़ एडिशन के लिए दोनों टेन्सर्स का शेप समान होना चाहिए:
- स्केलर एडिशन: $1+2=3$
- वेक्टर एडिशन: $[1,2]+[3,4]=[4,6]$
- मैट्रिक्स एडिशन: $\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{bmatrix}$
add() ऑपरेटर ओवरलोडेड है

TensorFlow में मल्टिप्लिकेशन कैसे करें

एलिमेंट-वाइज़ मल्टिप्लिकेशन multiply() ऑपरेशन से होता है
- जिन टेन्सर्स को गुणा करते हैं उनका शेप समान होना चाहिए
- जैसे [1,2,3] और [3,4,5] या [1,2] और [3,4]
मैट्रिक्स मल्टिप्लिकेशन matmul() ऑपरेटर से होता है
- matmul(A,B) A को B से गुणा करता है
- A के कॉलमों की संख्या B की रोज़ की संख्या के बराबर होनी चाहिए

मल्टिप्लिकेशन ऑपरेटर्स लागू करना

# 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])

कौन-से ऑपरेशंस वैध हैं?
- multiply(A0, A0), multiply(A31, A31), और multiply(A34, A34)
- matmul(A43, A34) वैध है, लेकिन matmul(A43, A43) नहीं

टेन्सर डाइमेंशंस पर सम करना

reduce_sum() ऑपरेटर किसी टेन्सर के डाइमेंशंस पर सम करता है
- reduce_sum(A) A के सभी डाइमेंशंस पर सम करता है
- reduce_sum(A, i) डाइमेंशन i पर सम करता है

# Import operations from tensorflow
from tensorflow import ones, reduce_sum

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

टेन्सर डाइमेंशंस पर सम करना

# 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)

अभ्यास करते हैं!

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