【TensorFlow】Tensorを用いた数値計算

Googleによって開発されている機械学習ライブラリであるTensorFlowで、Tensorを用いた数値計算をする方法を紹介します。

Contents

1 Tensorを用いた数値計算
- 1.1 数値計算
- 1.2 他にも色々ある数学の関数
2 まとめ

Tensorを用いた数値計算

数値計算

TensorFlowで実装されている代表的な数値計算は以下のようなものがあります。

演算子	関数名	説明
+	tf.add	加算（例：1 + 1 = 2）
–	tf.subtract	減算（例：2 – 1 = 1）
*	tf.multiply	乗算（例：2 * 5 = 10）
/	tf.divide	除算（例：5 / 2 = 2.5）
**	tf.pow	累乗（例：2 ** 3 = 8）
//	tf.math.floordiv	切り捨て除算（例：5 // 2 = 2）
%	tf.math.mod	剰余（例：5 % 2 = 1）
–	tf.negative	マイナス（例：-2）

上記の演算は、Tensorとしてxとyがあった場合に「x+y」等のように演算子を使って直感的に使用することができます。また、それぞれの演算子と関数が紐づいているため、tf.add(x, y)のように使用して構いません。

なお、演算では、要素同士で計算が実行され、サイズが異なる場合はNumPyのブロードキャストのような動作をします。NumPyのブロードキャストの考え方については「ブロードキャスト（broadcast）の基本」でまとめているので興味があれば参考にしてください。

以降では、上記演算に関して簡単なプログラム例を紹介します。

加算 tf.add

Tensorの加算をするには、以下のようにtf.addまたは+演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
b = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.add(a, b))
print(tf.add(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a + b)
print(a + c)

【実行結果】
tf.Tensor([ 7  9 11 13 15], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 4 5 6 7], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([ 7  9 11 13 15], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 4 5 6 7], shape=(5,), dtype=int32)

減算 tf.subtract

Tensorの減算をするには、以下のようにtf.subtractまたは-演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
b = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.subtract(a, b))
print(tf.subtract(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a - b)
print(a - c)

【実行結果】
tf.Tensor([-5 -5 -5 -5 -5], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([-1  0  1  2  3], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([-5 -5 -5 -5 -5], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([-1  0  1  2  3], shape=(5,), dtype=int32)

乗算 tf.multiply

Tensorの乗算をするには、以下のようにtf.multiplyまたは*演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
b = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.multiply(a, b))
print(tf.multiply(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a * b)
print(a * c)

【実行結果】
tf.Tensor([ 6 14 24 36 50], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 2  4  6  8 10], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([ 6 14 24 36 50], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 2  4  6  8 10], shape=(5,), dtype=int32)

除算 tf.divide

Tensorの除算をするには、以下のようにtf.divideまたは/演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
b = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.divide(a, b))
print(tf.divide(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a / b)
print(a / c)

【実行結果】
tf.Tensor([0.16666667 0.28571429 0.375      0.44444444 0.5       ], shape=(5,), dtype=float64)
tf.Tensor([0.5 1.  1.5 2.  2.5], shape=(5,), dtype=float64) 

tf.Tensor([0.16666667 0.28571429 0.375      0.44444444 0.5       ], shape=(5,), dtype=float64)
tf.Tensor([0.5 1.  1.5 2.  2.5], shape=(5,), dtype=float64)

累乗 tf.pow

Tensorの累乗をするには、以下のようにtf.powまたは**演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
b = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.pow(a, b))
print(tf.pow(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a**b)
print(a**c)

【実行結果】
tf.Tensor([      1     128    6561  262144 9765625], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 1  4  9 16 25], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([      1     128    6561  262144 9765625], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([ 1  4  9 16 25], shape=(5,), dtype=int32)

切り捨て除算 tf.math.floordiv

Tensorの切り捨て除算をするには、以下のようにtf.math.floordivまたは//演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
b = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.math.floordiv(a, b))
print(tf.math.floordiv(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a // b)
print(a // c)

【実行結果】
tf.Tensor([6 3 2 2 2], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 3 4 4 5], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([6 3 2 2 2], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 3 4 4 5], shape=(5,), dtype=int32)

剰余 tf.math.mod

Tensorの剰余を求めるには、以下のようにtf.math.modまたは%演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([6, 7, 8, 9, 10])
b = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
c = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.math.mod(a, b))
print(tf.math.mod(a, c), "\n")

# 演算子で計算
print(a % b)
print(a % c)

【実行結果】
tf.Tensor([0 1 2 1 0], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 0 1 0], shape=(5,), dtype=int32) 

tf.Tensor([0 1 2 1 0], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor([0 1 0 1 0], shape=(5,), dtype=int32)

マイナス tf.negative

Tensorをマイナスするには、以下のようにtf.negativeまたは-演算子を用います。

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
b = tf.constant(2)

# 関数で計算
print(tf.negative(a))
print(tf.negative(b), "\n")

# 演算子で計算
print(-a)
print(-b)

【実行結果】
tf.Tensor([-1 -2 -3 -4 -5], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor(-2, shape=(), dtype=int32) 

tf.Tensor([-1 -2 -3 -4 -5], shape=(5,), dtype=int32)
tf.Tensor(-2, shape=(), dtype=int32)