Tensorflow如何使用Python进行元素逐个相乘？

Tensorflow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python一起使用实现算法、深度学习应用等等。它被用于研究和生产方面。框架具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学操作。这是因为它使用NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络工作。它具有高度可扩展性，并配备了许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动管理资源。它附带了许多机器学习库，并得到了良好的支持和文档支持。该框架能够运行深度神经网络模型，对其进行训练，并创建预测相应数据集特征的应用程序。

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可以使用以下代码将“tensorflow”软件包安装在Windows上−

pip install tensorflow

张量是在TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流图”。张量只是多维数组或列表。

我们将使用Jupyter Notebook来运行这些代码。可使用“pip install tensorflow”在Jupyter Notebook中安装TensorFlow。

以下是一个例子−

示例

import tensorflow as tf
import numpy as np

matrix_1 = np.array([(1,2,3,4,5)],dtype = 'int32')
matrix_2 = np.array([(−1,0,1,3,3)],dtype = 'int32')
print("第一个矩阵为: ")
print (matrix_1)
print("第二个矩阵为: ")
print (matrix_2)
print("结果为: ")
matrix_1 = tf.constant(matrix_1)
matrix_2 = tf.constant(matrix_2)
matrix_prod = tf.multiply(matrix_1, matrix_2)
print((matrix_prod))

结果

第一个矩阵为：
[[1 2 3 4 5]]
第二个矩阵为：
[[−1 0 1 3 3]]
结果为：
tf.Tensor ([[−1 0 3 12 15]], shape=(1, 5), dtype=int32)

说明

• 导入所需程序包并为其提供别名，以便使用方便。

• 使用Numpy包创建了两个矩阵。

• 将它们从Numpy数组转换为Tensorflow中的常量值。

• 在矩阵中逐个元素地乘以“multiply”函数中的Tensorflow值。

• 在控制台上显示结果乘积。