TensorFlow 내적

이번 포스트에서는 TensorFlow에서 두 벡터의 내적을 계산하는 방법에 대해 알아봅니다.

TensorFlow 내적

내적을 계산하기 위해 TensorFlow의 텐소도트를 사용합니다.

‘Tensordot’은 최적화, 엔지니어링, 기계 학습 및 다차원 작업이 필요한 모든 곳에서 사용할 수 있는 텐서 작업을 위한 환상적인 도구입니다. ‘Tensordot’은 축에서 제공하는 인덱스에 대해 두(x 및 y) 요소의 곱을 합산합니다.

Tensordot은 당신이 그것을 완전히 이해한 후에 붙는 것 같습니다. 이전에 행렬로 작업한 적이 있다면 연산이 수학적으로 엄격하지 않습니다. 오히려 그것은 당신이 이미 알고 있는 것의 시각적/지각적 확대입니다.

행렬 내적에서 한 걸음 물러나서 벡터를 사용한 텐소도트부터 시작하겠습니다.

벡터가 포함된 ‘Tensordot’은 강력한 직관력을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 매트릭스 내적과 동일한 패턴을 따릅니다. 유일한 차이점은 선택한 축을 따라 내적을 검사한다는 것입니다.

먼저 필요한 필수 라이브러리를 가져옵니다.

TensorFlow 버전(1 & 2) 모두에서 작동하는 코드를 작성할 수 있는 tf로 TensorFlow를 가져오고 disable_eager_execution은 런타임 오류가 발생할 경우 이를 해결하는 데 도움이 됩니다.

이제 계산을 위해 데이터를 보유하는 벡터를 만듭니다. 이를 위해 placeholder를 사용합니다.

자리 표시자에는 항상 세 개의 매개변수, 즉 Datatype=tf.float32, shape = 4가 제공됩니다.

이제 두 벡터의 곱셈에 텐소도트를 사용하십시오.

Tensordot은 벡터 x, y 및 axes의 세 가지 매개변수를 사용합니다.

정수 입력 유형을 실험하여 축 매개변수 입력을 철저히 검토합니다. 정수 입력은 내적의 일반적인 예를 단순화하며 둘 다 연결됩니다.

axes 매개변수가 1로 설정되면 x의 0축과 y의 0축을 따라 전체 인스턴스에 대해 내적이 수행됩니다(곱한 다음 더하기). 특이한 언어는 다음과 같습니다. x의 마지막 축을 취하고 y의 마지막 축과 내적을 수행합니다.

세션을 통해 그래프 또는 그래프의 일부를 실행할 수 있습니다. 리소스를 할당하고(하나 이상의 컴퓨터에) 중간 결과 및 변수의 실제 값을 저장합니다.

이것은 두 벡터의 곱 후에 합계를 제공합니다.

이것은 학교와 초기 행렬 대수학에서 자주 사용되는 전형적인 내적입니다.

전체 코드: