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法律研究如何在Python中使用TensorFlow进行逐元素乘法？
TensorFlow是由Google提供的机器学习框架。它是一个开源框架，与Python结合使用，可以实现算法、深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，有助于快速执行复杂的数学运算。
这是因为它使用了NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它具有高度可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动管理资源。它附带大量机器学习库，并且得到良好的支持和记录。该框架能够运行深度神经网络模型、训练它们以及创建预测相应数据集相关特征的应用程序。
可以使用以下代码行在Windows上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
张量是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接数据流图中的边。此数据流图称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。
我们将使用Jupyter Notebook运行这些代码。可以使用“pip install tensorflow”在Jupyter Notebook上安装TensorFlow。
以下是一个示例：
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))输出
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)
解释
导入所需的包并为其提供别名，以便于使用。
使用Numpy包创建两个矩阵。
它们从Numpy数组转换为TensorFlow中的常量值。
TensorFlow中的“multiply”函数用于逐元素地乘以矩阵中的值。
结果积显示在控制台上。
更新于：2021年1月19日
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