Python - tensorflow.math.multiply ()

Опубликовано: 29 Марта, 2022

TensorFlow - это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения. multiply () используется для поэлементного поиска x * y. Поддерживает трансляцию.

Syntax: tf.math.multiply(x, y, name)
Parameter:
x: It’s the input tensor. Allowed dtype for this tensor are bfloat16, half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128.
y: It’s the input tensor of same dtype as x.
name(optional): It’s defines the name for the operation.
Returns:
It returns a tensor of same dtype as x.

Пример 1:

Python3

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([.1, .3, 1, 5], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print("a: ", a)
print("b: ", b)
  
# Calculating result
res = tf.math.multiply(x = a, y = b)
  
# Printing the result
print("Result: ", res)

Выход:

 a: tf.Tensor ([0,2 0,5 0,7 1.], shape = (4,), dtype = float64)
b: tf.Tensor ([0.1 0.3 1. 5.], shape = (4,), dtype = float64)
Результат: tf.Tensor ([0,02 0,15 0,7 5.], shape = (4,), dtype = float64)

Example 2: Complex number multiplication

Python3

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([-2 + 3j, -5 + 4j, 7 + 2j, 1 + 7j], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([-1 + 2j, -6 + 8j, 8 + 2j, 0 + 1j], dtype = tf.complex128)
  
# Printing the input tensor
print("a: ", a)
print("b: ", b)
  
# Calculating result
res = tf.math.multiply(x = a, y = b)
  
# Printing the result
print("Result: ", res)

Выход:

 a: tf.Tensor ([- 2. + 3.j -5. + 4.j 7. + 2.j 1. + 7.j], shape = (4,), dtype = complex128)
b: tf.Tensor ([- 1. + 2.j -6. + 8.j 8. + 2.j 0. + 1.j], shape = (4,), dtype = complex128)
Результат: tf.Tensor ([- 4. -7.j -2.-64.j 52. + 30.j -7. + 1.j], shape = (4,), dtype = complex128)

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python - tensorflow.math.multiply ()

Python3

Python3

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ