ператоры: www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops. Ниже приведены примеры используемых операторов:
tf.add(x, y) — складывает два тензора одного типа, x + y;
x + y tf.subtract(x, y)— вычитает тензоры одного типа, x – y;
x — y tf.multiply(x, y)— перемножает поэлементно два тензора;
tf.pow(x, y)— возводит поэлементно x в степень y;
tf.exp(x)— аналогичен pow(e, x), где e — число Эйлера (2,718 …);
tf.sqrt(x)— аналогичен pow(x, 0,5);
tf.div(x, y)— выполняет поэлементно деление x и y;
tf.truediv(x, y)— то же самое, что и tf.div, кроме того, что приводит аргументы как числа с плавающей запятой;
tf.floordiv(x, y)— то же самое, что и truediv, но с округлением окончательного результата до целого числа;
tf.mod(x, y)— берет поэлементно остаток от деления.
Неопределенные значения называют параметрами, а их описание называют моделью. Ваша работа состоит в том, чтобы написать алгоритм, который проанализирует имеющиеся примеры и выявит, как наилучшим образом настроить параметры для получения оптимальной модели. Это невероятно важная мысль!
Тензором называют обобщение матрицы, которое определяет элемент по его произвольному числу указателей.