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法律研究如何在Python中使用TensorFlow進行逐元素乘法？
TensorFlow是由Google提供的機器學習框架。它是一個開源框架，與Python結合使用，可以實現演算法、深度學習應用程式等等。它用於研究和生產目的。它具有最佳化技術，有助於快速執行復雜的數學運算。
這是因為它使用了NumPy和多維陣列。這些多維陣列也稱為“張量”。該框架支援使用深度神經網路。它具有高度可擴充套件性，並附帶許多流行的資料集。它使用GPU計算並自動管理資源。它附帶大量機器學習庫，並且得到良好的支援和記錄。該框架能夠執行深度神經網路模型、訓練它們以及建立預測相應資料集相關特徵的應用程式。
可以使用以下程式碼行在Windows上安裝“tensorflow”包：
pip install tensorflow
張量是TensorFlow中使用的資料結構。它有助於連線資料流圖中的邊。此資料流圖稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。
我們將使用Jupyter Notebook執行這些程式碼。可以使用“pip install tensorflow”在Jupyter Notebook上安裝TensorFlow。
以下是一個示例：
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("The first matrix is ")
print (matrix_1)
print("The second matrix is ")
print (matrix_2)
print("The product is ")
matrix_1 = tf.constant(matrix_1)
matrix_2 = tf.constant(matrix_2)
matrix_prod = tf.multiply(matrix_1, matrix_2)
print((matrix_prod))輸出
The first matrix is [[1 2 3 4 5]] The second matrix is [[−1 0 1 3 3]] The product is tf.Tensor([[−1 0 3 12 15]], shape=(1, 5), dtype=int32)
解釋
匯入所需的包併為其提供別名，以便於使用。
使用Numpy包建立兩個矩陣。
它們從Numpy陣列轉換為TensorFlow中的常量值。
TensorFlow中的“multiply”函式用於逐元素地乘以矩陣中的值。
結果積顯示在控制檯上。
更新於：2021年1月19日
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