พื้นฐาน TensorFlow - การใช้ tf.add(), tf.subtract(), tf.multiply()

TensorFlow เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เกิดขึ้นจากการพัฒนาของทีม Google Brain ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการสร้างและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อน แต่สำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่รู้จักพื้นฐาน การเริ่มต้นใช้งาน TensorFlow ด้วยการเรียนรู้ฟังก์ชันพื้นฐานเช่น `tf.add()`, `tf.subtract()` และ `tf.multiply()` ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ TensorFlow

ก่อนจะเข้าสู่ฟังก์ชันแต่ละตัว การทำความเข้าใจ TensorFlow ที่เป็น "Graph-based computation" เป็นสิ่งสำคัญ โดย TensorFlow จะใช้โครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่า "Tensors" และใช้การคำนวณบน "Computational Graph" ซึ่งทำให้สามารถขนานการประมวลผลและสอบถามข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การใช้ `tf.add()`

ฟังก์ชัน `tf.add()` เป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการบวกค่าของ Tensor สองตัว มาดูตัวอย่างเพื่อความเข้าใจที่ชัดเจน

import tensorflow as tf

# Creating two constant tensors
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)

# Performing addition
result = tf.add(a, b)
print("Result of tf.add:", result.numpy())  # Output should be 5

ในโค้ดข้างต้น เราสร้าง Tensor สองตัว คือ `a` และ `b` ซึ่งเป็นค่าคอนสแตนต์ ต่อไปใช้ `tf.add()` ในการบวกค่าทั้งสองและให้ผลลัพธ์กลับออกมาเป็น Tensor ใหม่ที่มีค่าเป็น 5

การใช้ `tf.subtract()`

ฟังก์ชัน `tf.subtract()` ใช้สำหรับการลบค่า Tensor ตัวหนึ่งออกจากอีกตัวหนึ่ง ลองมาดูตัวอย่างง่าย ๆ กัน

# Performing subtraction
result = tf.subtract(a, b)
print("Result of tf.subtract:", result.numpy())  # Output should be -1

ในกรณีนี้ เราใช้ `tf.subtract()` เพื่อลบค่า `b` ออกจาก `a` ซึ่งค่าที่ได้จะเป็น -1 นี่เป็นการลด Tensor หนึ่งออกจากอีกตัวหนึ่งแบบตรงไปตรงมา

การใช้ `tf.multiply()`

ในการคูณค่า Tensor สามารถใช้ `tf.multiply()` ได้ตามตัวอย่างด้านล่าง

# Performing multiplication
result = tf.multiply(a, b)
print("Result of tf.multiply:", result.numpy())  # Output should be 6

การใช้ `tf.multiply()` ที่ง่าย ๆ นี้ทำให้เราได้ผลลัพธ์จากการคูณ `a` และ `b` ซึ่งให้ผลออกมาเป็น 6

การประยุกต์ใช้งานพื้นฐาน

ฟังก์ชันพื้นฐานเหล่านี้เหมาะสมที่สุดในการเริ่มต้นเรียนรู้ TensorFlow และกลไกลการปฏิบัติการคำนวณแบบขนาน โดยเฉพาะเมื่อยึดอยู่บน Computational Graph ด้วยกรณีศึกษาง่าย ๆ เช่น การบวกลบคูณจำนวน สามารถขยายไปสู่การคำนวณที่ซับซ้อนกว่าได้เมื่อเราเริ่มสร้างและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีหลายชั้น

การเรียนรู้เชิงลึกที่ EPT

บทเรียนพื้นฐานเช่นนี้สามารถพบได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่ซึ่งเรามุ่งหวังพัฒนาการศึกษาด้านการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาทักษะด้านไอที เรียนรู้เชิงลึกพร้อมกรณีศึกษาและโปรเจคจริง ๆ โดยได้รับคำแนะนำจากวิทยากรผู้เชี่ยวชาญในสายอาชีพ

หากคุณสนใจในเส้นทางการเรียนรู้ TensorFlow และพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมของคุณเพิ่มเติม อย่าลังเลที่จะเข้ามาสำรวจหลักสูตรที่ EPT ซึ่งอัดแน่นไปด้วยเนื้อหาที่ท้าทายและน่าตื่นเต้น สิ่งสำคัญคือการเริ่มจากพื้นฐานที่มั่นคงและพัฒนาความรู้ขึ้นไปอย่างต่อเนื่องและมีระบบ

ในบทความนี้ เราได้ทำความรู้จักกับการใช้งาน `tf.add()`, `tf.subtract()` และ `tf.multiply()` ภายใต้ TensorFlow ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญที่จำเป็นต่อการเรียนรู้เชิงลึกในระดับสูงต่อไป อย่าลืมว่าการฝึกปฏิบัติและการทดลองด้วยโค้ดจริง ๆ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเข้าใจอย่างลึกซึ้งและทันสมัยอยู่เสมอในสายงานด้านนี้

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/