การดำเนินการพื้นฐาน

TensorFlow เบื้องต้นใน Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

การดำเนินการใน TensorFlow คืออะไร?

ภาพแสดงการดำเนินการและเทนเซอร์ในกราฟ TensorFlow ที่วาดโดย TensorBoard โดยนำเมทริกซ์สองคู่มารวมกันด้วยการดำเนินการบวก แล้วนำผลรวมที่ได้ไปคูณกัน

การดำเนินการใน TensorFlow คืออะไร?

ภาพแสดงการดำเนินการและเทนเซอร์ในกราฟ TensorFlow ที่วาดโดย TensorBoard โดยแสดงการดำเนินการบวกหนึ่งรายการ

การดำเนินการใน TensorFlow คืออะไร?

ภาพแสดงการดำเนินการและเทนเซอร์ในกราฟ TensorFlow ที่วาดโดย TensorBoard โดยแสดงการดำเนินการบวกสองรายการ

การดำเนินการใน TensorFlow คืออะไร?

การใช้ตัวดำเนินการบวก

#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]])

การใช้ตัวดำเนินการบวก

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

การบวกเทนเซอร์

การดำเนินการ add() ทำการบวกแบบ element-wise กับเทนเซอร์สองตัว
การบวกแบบ element-wise กำหนดให้เทนเซอร์ทั้งสองมีรูปร่างเหมือนกัน:
- การบวกสเกลาร์: $1+2=3$
- การบวกเวกเตอร์: $[1,2]+[3,4]=[4,6]$
- การบวกเมทริกซ์: $\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{bmatrix}$
ตัวดำเนินการ add() เป็น overloaded

การคูณใน TensorFlow

การคูณแบบ element-wise ใช้การดำเนินการ multiply()
- เทนเซอร์ที่นำมาคูณต้องมีรูปร่างเหมือนกัน
- เช่น [1,2,3] กับ [3,4,5] หรือ [1,2] กับ [3,4]
การคูณเมทริกซ์ ใช้ตัวดำเนินการ matmul()
- การดำเนินการ matmul(A,B) คูณ A ด้วย B
- จำนวนคอลัมน์ของ A ต้องเท่ากับจำนวนแถวของ B

การใช้ตัวดำเนินการคูณ

# 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])

การดำเนินการแบบใดที่ใช้ได้?
- multiply(A0, A0), multiply(A31, A31) และ multiply(A34, A34)
- matmul(A43, A34) แต่ไม่สามารถใช้ matmul(A43, A43) ได้

การรวมค่าตามมิติของเทนเซอร์

ตัวดำเนินการ reduce_sum() รวมค่าตามมิติของเทนเซอร์
- reduce_sum(A) รวมค่าทุกมิติของ A
- reduce_sum(A, i) รวมค่าตามมิติ i

# Import operations from tensorflow
from tensorflow import ones, reduce_sum

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

การรวมค่าตามมิติของเทนเซอร์

# 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)

มาฝึกกันเถอะ!

TensorFlow เบื้องต้นใน Python