Producto de puntos de TensorFlow
En esta publicación, aprenderemos cómo calcular el producto escalar de dos vectores en TensorFlow.
Producto de puntos de TensorFlow
Para calcular el producto escalar, utilizaremos el tensordot
de TensorFlow.
Tensordot
es una herramienta fantástica para operaciones de tensor que se puede usar en optimización, ingeniería, aprendizaje automático y en cualquier otro lugar donde se requieran operaciones multidimensionales. Tensordot
suma el producto de dos elementos (x e y) sobre los índices proporcionados por el eje.
Tensordot parece quedarse después de que lo comprendes por completo. Si ha trabajado antes con matrices, la operación no es matemáticamente rigurosa; más bien, es una ampliación visual/perceptual de lo que ya sabes.
Demos un paso atrás desde el producto escalar de matrices y comencemos desde el principio con tensordot
con vectores.
Tensordot
con vectores puede ayudarte a desarrollar una fuerte intuición. Sigue los mismos patrones que un producto escalar de matriz; la única diferencia es que examinaremos el producto punto a lo largo de los ejes elegidos.
Primero, importe las bibliotecas necesarias requeridas.
Importará un TensorFlow como tf
, que permite escribir código que funciona en ambas versiones de TensorFlow (1 y 2), y disable_eager_execution
ayuda a resolver los errores de tiempo de ejecución si se producen.
Ahora cree un vector que contenga los datos para el cálculo. Para eso, usaremos marcador de posición
.
El placeholder
siempre se alimentaba con tres parámetros, es decir, Datatype=tf.float32
, shape = 4
.
Ahora usa tensordot
para la multiplicación de dos vectores.
Tensordot
toma tres parámetros, es decir, vector x
, y
y axes
.
Experimentaremos con tipos de entrada de números enteros para examinar a fondo las entradas de parámetros del eje. La entrada entera simplifica los ejemplos típicos de productos escalares y ambos están conectados.
Cuando el parámetro ejes
se establece en 1, el producto escalar se realiza para toda la instancia a lo largo de los ejes 0 para x y los ejes 0 para y (multiplicar, luego sumar). El lenguaje inusual sería el siguiente: toma el eje final de x y haz el producto escalar con el último eje de y.
Una sesión permite la ejecución de gráficos o partes de gráficos. Asigna recursos (en una o más computadoras) y almacena los valores reales de variables y resultados intermedios.
Esto dará la suma después del producto de dos vectores.
Este es un producto de puntos típico que se usa con frecuencia en las escuelas y en el álgebra matricial temprana.
Código completo:
Shiv is a self-driven and passionate Machine learning Learner who is innovative in application design, development, testing, and deployment and provides program requirements into sustainable advanced technical solutions through JavaScript, Python, and other programs for continuous improvement of AI technologies.
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