Tensorflow를 사용하여 Python에서 행렬의 특정 요소/행을 합산하려면 어떻게 해야 합니까?

Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.

복잡한 수학 연산을 빠르게 수행하는 데 도움이 되는 최적화 기술이 있습니다. NumPy와 다차원 배열을 사용하기 때문입니다. 이러한 다차원 배열은 '텐서'라고도 합니다. 이 프레임워크는 심층 신경망 작업을 지원합니다. 확장성이 뛰어나고 많은 인기 있는 데이터 세트와 함께 제공됩니다. GPU 연산을 사용하고 리소스 관리를 자동화합니다.

'tensorflow' 패키지는 아래 코드 줄을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다. -

pip install tensorflow

Tensor는 TensorFlow에서 사용되는 데이터 구조입니다. 흐름도에서 가장자리를 연결하는 데 도움이 됩니다. 이 흐름도를 '데이터 흐름 그래프'라고 합니다. 텐서는 다차원 배열 또는 목록에 불과합니다.

우리는 Jupyter Notebook을 사용하여 이 코드를 실행할 것입니다. TensorFlow는 'pip install tensorflow'를 사용하여 Jupyter Notebook에 설치할 수 있습니다.

다음은 예입니다 -

예시

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)

출력

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)

설명

• 필요한 패키지를 가져오고 쉽게 사용할 수 있도록 별칭을 제공합니다.

• Numpy 패키지를 사용하여 행렬이 생성됩니다.

• 'reduce_sum' 함수는 행렬의 모든 값의 합을 찾는 데 사용됩니다.

• 행렬 전달과 별도로 'reduce_sum'에 특정 값을 전달하면 모든 행의 합을 계산합니다.

• 결과 출력이 콘솔에 표시됩니다.