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法律研究如何在 Python 中使用 Tensorflow 對矩陣的特定元素/行求和？
Tensorflow 是 Google 提供的一個機器學習框架。它是一個開源框架，與 Python 結合使用以實現演算法、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。
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。它有助於連線流圖中的邊。此流圖稱為“資料流圖”。張量只不過是多維陣列或列表。
我們將使用 Jupyter Notebook 來執行這些程式碼。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 = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,8],[9,10,0]])
print("The matrix is ")
print (matrix_1)
print("The sum of all elements ")
result = tf.reduce_sum(matrix_1)
print(result)
print("The sum of specific rows is")
result = tf.reduce_sum(matrix_1, 1)
print(result)輸出
The matrix is <tf.Variable 'Variable:0' shape=(3, 3) dtype=int32, numpy= array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 8], [ 9, 10, 0]], dtype=int32)> The sum of all elements tf.Tensor(42, shape=(), dtype=int32) The sum of specific rows is tf.Tensor([ 6 17 19], shape=(3,), 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 包建立矩陣。
使用“reduce_sum”函式查詢矩陣所有值的總和。
如果除了傳遞矩陣之外，還將特定值傳遞給“reduce_sum”，則它會計算每一行的總和。
結果輸出顯示在控制檯上。
更新於： 2021年1月19日
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