पायथन में टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करें

दो टेंसर, a और b, और एक array_like ऑब्जेक्ट जिसमें दो array_like ऑब्जेक्ट हैं, (a_axes,b_axes), a_axes और b_axes द्वारा निर्दिष्ट कुल्हाड़ियों पर a और b के तत्वों (घटकों) के उत्पादों को योग करें। तीसरा तर्क एक एकल गैर-ऋणात्मक पूर्णांक_जैसे अदिश, N हो सकता है; यदि ऐसा है, तो a के अंतिम N आयामों और b के पहले N आयामों को जोड़ दिया जाता है।

टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.tensordot() विधि का उपयोग करें। a, bparameters "डॉट" के लिए टेंसर हैं। अक्ष पैरामीटर, पूर्णांक_जैसे यदि एक int N, क्रम में a के अंतिम Naxes और b के पहले N अक्षों पर योग। संबंधित कुल्हाड़ियों का आकार मेल खाना चाहिए।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import numpy as np

सरणी () विधि का उपयोग करके दो सुस्पष्ट 3D सरणियाँ बनाना -

arr1 = np.arange(60.).reshape(3,4,5)
arr2 = np.arange(24.).reshape(4,3,2)

सरणियों को प्रदर्शित करें -

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

टेंसर डॉट उत्पाद की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.tensordot() विधि का उपयोग करें। a, bparameters "डॉट" के टेंसर हैं -

print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1,arr2, axes=([1,0],[0,1])))

उदाहरण

import numpy as np

# Creating two numpy 3D arrays using the array() method
arr1 = np.arange(60.).reshape(3,4,5)
arr2 = np.arange(24.).reshape(4,3,2)

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To compute the tensor dot product, use the numpy.tensordot() method in Python
# The a, b parameters are Tensors to “dot”.
print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1,arr2, axes=([1,0],[0,1])))

आउटपुट

Array1...
[[[ 0. 1. 2. 3. 4.]
[ 5. 6. 7. 8. 9.]
[10. 11. 12. 13. 14.]
[15. 16. 17. 18. 19.]]

[[20. 21. 22. 23. 24.]
[25. 26. 27. 28. 29.]
[30. 31. 32. 33. 34.]
[35. 36. 37. 38. 39.]]

[[40. 41. 42. 43. 44.]
[45. 46. 47. 48. 49.]
[50. 51. 52. 53. 54.]
[55. 56. 57. 58. 59.]]]

Array2...
[[[ 0. 1.]
[ 2. 3.]
[ 4. 5.]]

[[ 6. 7.]
[ 8. 9.]
[10. 11.]]

[[12. 13.]
[14. 15.]
[16. 17.]]

[[18. 19.]
[20. 21.]
[22. 23.]]]

Dimensions of Array1...
3

Dimensions of Array2...
3

Shape of Array1...
(3, 4, 5)

Shape of Array2...
(4, 3, 2)

Tensor dot product...
[[4400. 4730.]
[4532. 4874.]
[4664. 5018.]
[4796. 5162.]
[4928. 5306.]]