[Python] 행렬의 연산(Matrix Multiplication) Numpy Dot 예제
Numpy Dot → np.dot( ) Numpyt Array를 곱할 때 사용 두 입력 배열(행렬, 벡터)의 내적 계산 입력 값이 모두 스칼라이면 1차원 배열을 생성하고, 그렇지 않으면 n차원 배열 생성 입력 값이 모두 벡터이면 행렬의 곱을 계산 source : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html np.dot( )을 이용한 2x2 행렬의 곱 import numpy as np a= [[1, 0], [0, 1]] b = [[4, 1], [2, 2]] np.dot(a, b) np.dot( )을 이용한 두 행렬 값의 곱 a = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6)) b = np.arange(3*4*5*6)..
[구글 클라우드] 분산 학습 TensorFlow 모델 (Estimator API 사용)
(source : GCP qwiklabs) - Jupyter Notebook 실습 코드 - Jupyter Notebook 실습 코드 : 정답 포함 1. 패키지 import from google.cloud import bigquery import tensorflow as tf import numpy as np import shutil print(tf.__version__) 2. 입력 CSV_COLUMNS = ['fare_amount', 'pickuplon','pickuplat','dropofflon','dropofflat','passengers', 'key'] LABEL_COLUMN = 'fare_amount' DEFAULTS = [[0.0], [-74.0], [40.0], [-74.0], [40.7], ..