TensorFlow дахь tf.Print-ийн нийтлэг хэрэглээний нэг тохиолдол бол тооцооллын графикийг гүйцэтгэх явцад тензорын утгыг дибаг хийх, хянах явдал юм. TensorFlow нь машин сургалтын загвар бүтээх, сургах хүчирхэг хүрээ бөгөөд загваруудын алдааг засах, ойлгоход зориулсан төрөл бүрийн хэрэгслээр хангадаг. tf.Print нь тензорын утгыг ажиллах үед хэвлэх боломжийг олгодог ийм хэрэгсэл юм.
Машин сургалтын загварыг боловсруулах явцад загвар нь хүлээгдэж буйгаар ажиллаж байгаа эсэхийг шалгахын тулд завсрын тензорын утгыг шалгах шаардлагатай болдог. tf.Print нь гүйцэтгэлийн явцад графикийн аль ч цэг дэх тензорын утгыг хэвлэх тохиромжтой аргыг өгдөг. Энэ нь олон давхарга, үйлдэл бүхий нарийн төвөгтэй загваруудыг дибаг хийхэд ялангуяа ашигтай байж болно.
tf.Print-г ашиглахын тулд бид зүгээр л хүссэн байрлалдаа графикт оруулаад утгыг нь хэвлэхийг хүссэн тензорыг аргумент болгон өгнө. График ажиллахад tf.Print нь тензорын одоогийн утгыг стандарт гаралт хүртэл хэвлэнэ. Энэ нь утгыг шалгаж, зөв эсэхийг шалгах боломжийг бидэнд олгодог.
tf.Print-ийн хэрэглээг харуулах жишээ энд байна:
python import tensorflow as tf # Define a simple computation graph x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = tf.add(x, y) # Insert tf.Print to print the value of z z = tf.Print(z, [z], "Value of z: ") # Create a session and run the graph with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) result = sess.run(z) print(result)
Энэ жишээнд бид x ба y гэсэн хоёр тогтмолыг нэмдэг энгийн тооцооллын графикийг тодорхойлсон. Дараа нь бид x ба y-ийн нийлбэрийг илэрхийлэх z-ийн утгыг хэвлэхийн тулд tf.Print оруулна. Графикийг ажиллуулахад z-ийн утга нь стандарт гаралт руу хэвлэгдэх болно.
tf.Print-ийг мөн машин сургалтын загварыг сургах явцад тензорын утгыг хянахад ашиглаж болно. Графикийн янз бүрийн цэгүүдэд tf.Print оруулснаар бид тензорын утгыг хянаж, загвар нь хүлээгдэж буй байдлаар суралцаж байгаа эсэхийг баталгаажуулах боломжтой. Энэ нь сургалтын үйл явцад нөлөөлж болох градиент алга болох эсвэл тэсрэх зэрэг асуудлуудыг тодорхойлоход тустай.
Tf.Print нь TensorFlow программ дахь тооцооллын графикийг гүйцэтгэх явцад тензорын утгыг дибаг хийх, хянахад хэрэгтэй хэрэгсэл юм. Энэ нь бидэнд тензорын утгыг ажиллах үед хэвлэх боломжийг олгож, загварын зан төлөвийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгдөг. tf.Print-ийг стратегийн хувьд ашигласнаар бид загварын зан үйлийн талаар илүү сайн ойлголттой болж, зөв ажиллаж байгаа эсэхийг баталгаажуулах боломжтой.
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