Хэвлэх дуудлагын гаралтыг TensorFlow дахь хувьсагчид оноох зорилго нь TensorFlow хүрээн дэх цаашдын боловсруулалтанд зориулж хэвлэсэн мэдээллийг авч, удирдах явдал юм. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын номын сан бөгөөд машин сургалтын загвар бүтээх, ашиглахад зориулсан цогц хэрэгсэл, функцээр хангадаг. TensorFlow-д мэдэгдлүүдийг хэвлэх нь сургалтын эсвэл дүгнэлт хийх явцад дибаг хийх, хянах, загварын зан төлөвийг ойлгоход тустай байж болно. Гэсэн хэдий ч хэвлэх мэдэгдлийн шууд гаралтыг ихэвчлэн консол дээр харуулдаг бөгөөд үүнийг TensorFlow үйл ажиллагаанд хялбархан ашиглах боломжгүй байдаг. Хэвлэх дуудлагын гаралтыг хувьсагчид оноож өгснөөр бид хэвлэсэн мэдээллийг TensorFlow тензор эсвэл Python хувьсагч болгон хадгалах боломжтой бөгөөд үүнийг тооцооллын графикт тусгаж, нэмэлт тооцоолол, дүн шинжилгээ хийх боломжтой болно.
Хэвлэх дуудлагын гаралтыг хувьсагчид оноох нь бидэнд TensorFlow-ийн тооцоолох чадварыг ашиглах, хэвлэсэн мэдээллийг илүү өргөн хүрээний машин сургалтын ажлын урсгалд саадгүй нэгтгэх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, бид хэвлэсэн утгуудыг загвар дотор шийдвэр гаргах, тодорхой нөхцөлд үндэслэн загварын параметрүүдийг шинэчлэх эсвэл TensorFlow-ийн дүрслэх хэрэгслийг ашиглан хэвлэсэн мэдээллийг дүрслэн харуулахад ашиглаж болно. Хэвлэсэн гаралтыг хувьсагч болгон авснаар бид математикийн үйлдлүүд, өгөгдлийн хувиргалт хийх, цаашдын шинжилгээнд зориулж мэдрэлийн сүлжээгээр дамжуулан дамжуулах зэрэг TensorFlow-ийн өргөн хүрээний үйлдлүүдийг ашиглан удирдаж, удирдах боломжтой.
TensorFlow дахь хувьсагчид хэвлэх дуудлагын гаралтыг оноох зорилгыг харуулах жишээ энд байна:
python import tensorflow as tf x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) # Assign the printed output to a variable result = tf.print("The sum of x and y is:", x + y) # Use the printed output within TensorFlow operations result_squared = tf.square(result) with tf.Session() as sess: # Evaluate the TensorFlow operations print(sess.run(result_squared))
Энэ жишээнд бид `x` ба `y`-ийн нийлбэрийн хэвлэсэн гаралтыг `үр дүн` хувьсагчид онооно. Дараа нь бид энэ хувьсагчийг `result_squared` хувьсагчид квадрат болгох гэх мэт TensorFlow үйлдлийн дотор ашиглаж болно. Эцэст нь бид TensorFlow үйлдлүүдийг сесс дотор үнэлж, үр дүнг квадратаар хэвлэнэ.
Хэвлэх дуудлагын гаралтыг хувьсагчид оноож өгснөөр бид TensorFlow хүрээн дэх хэвлэсэн мэдээллийг үр дүнтэй ашиглаж, нарийн төвөгтэй тооцоолол хийх, шийдвэр гаргах эсвэл хэвлэсэн гаралтыг машин сургалтын ажлын урсгалын нэг хэсэг болгон дүрслэх боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу