Norėdami spausdinti kelis mazgus naudodami tf.Print programoje TensorFlow, galite atlikti kelis veiksmus. Pirmiausia turite importuoti reikiamas bibliotekas ir sukurti TensorFlow seansą. Tada galite apibrėžti savo skaičiavimo grafiką kurdami mazgus ir sujungdami juos su operacijomis. Apibrėžę grafiką, galite naudoti tf.Print, kad spausdintumėte kelių mazgų reikšmes grafiko vykdymo metu.
tf.Print operacijai naudojami du argumentai: norimi spausdinti mazgai ir eilučių, kurios naudojamos kaip spausdintų reikšmių etiketės, sąrašas. Mazgai gali būti bet kokie TensorFlow tenzoriai arba kintamieji. Etiketės yra neprivalomos, tačiau gali būti naudingos nustatant spausdintas reikšmes.
Norint naudoti tf.Print, reikia jį įterpti į grafiką norimose vietose. Tai galite padaryti apvyniodami norimus spausdinti mazgus su tf.Print. Pavyzdžiui, tarkime, kad turite du mazgus „1 mazgas“ ir „2 mazgas“ ir norite atspausdinti jų reikšmes. Galite naudoti šį kodą:
python import tensorflow as tf # Create a TensorFlow session sess = tf.Session() # Define the computation graph node1 = tf.constant(1.0) node2 = tf.constant(2.0) sum_nodes = tf.add(node1, node2) # Print the values of node1 and node2 print_nodes = tf.Print([node1, node2], [node1, node2], "Values of node1 and node2: ") # Connect the print operation to the graph sum_nodes_with_print = tf.add(sum_nodes, print_nodes) # Run the graph result = sess.run(sum_nodes_with_print) print(result)
Šiame pavyzdyje sukuriame du pastovius mazgus „mazgas1“ ir „mazgas2“, kurių reikšmės yra atitinkamai 1.0 ir 2.0. Tada apibrėžiame mazgą „sum_nodes“ pridėdami „node1“ ir „node2“. Norėdami spausdinti „node1“ ir „node2“ reikšmes, kaip argumentus naudojame tf.Print su mazgais ir etiketėmis. Spausdinimo operaciją sujungiame su grafiku, įtraukdami ją į „sum_nodes“ skaičiavimą. Galiausiai paleidžiame grafiką naudodami TensorFlow seansą ir išspausdiname rezultatą.
Kai paleisite kodą, kartu su skaičiavimo rezultatu matysite „node1“ ir „node2“ reikšmes. Išvestis bus maždaug tokia:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Naudodami tf.Print, galite spausdinti kelių mazgų reikšmes skirtingose skaičiavimo grafiko vietose. Tai gali būti naudinga derinant ir suprantant modelio elgesį mokymo ar išvados metu.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning