TensorFlow-д tf.Print ашиглан олон зангилаа хэвлэхийн тулд та хэд хэдэн алхмуудыг дагаж болно. Эхлээд та шаардлагатай номын сангуудыг импортлож, TensorFlow сессийг үүсгэх хэрэгтэй. Дараа нь та зангилаа үүсгэж, тэдгээрийг үйлдлүүдтэй холбох замаар тооцооллын графикаа тодорхойлж болно. Графикийг тодорхойлсны дараа tf.Print ашиглан графикийг гүйцэтгэх явцад олон зангилааны утгыг хэвлэж болно.
tf.Print үйлдэл нь хэвлэхийг хүсэж буй зангилаа болон хэвлэсэн утгуудын шошго болох мөрүүдийн жагсаалт гэсэн хоёр аргумент авдаг. Зангилаанууд нь ямар ч TensorFlow тензор эсвэл хувьсагч байж болно. Шошго нь сонголттой боловч хэвлэсэн утгыг тодорхойлоход тустай байж болно.
tf.Print-г ашиглахын тулд графикт хүссэн байрлалдаа оруулах хэрэгтэй. Та хэвлэхийг хүссэн зангилаа tf.Print-ээр ороож үүнийг хийж болно. Жишээлбэл, танд "node1" болон "node2" гэсэн хоёр зангилаа байгаа бөгөөд тэдгээрийн утгыг хэвлэхийг хүсч байна гэж бодъё. Та дараах кодыг ашиглаж болно.
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)
Энэ жишээнд бид "зангилаа1" ба "зангилаа2" гэсэн 1.0 ба 2.0 гэсэн утгатай хоёр тогтмол зангилаа үүсгэдэг. Дараа нь бид "нийлбэр_зангилаа" зангилааг "зангилаа1" ба "зангилаа2"-ыг нэмж тодорхойлно. "Зангилаа1" ба "зангилаа2"-ын утгыг хэвлэхийн тулд бид tf.Print-г зангилаа болон шошготой хамт аргумент болгон ашигладаг. Бид "нийлбэр_зангилаа" -ын тооцоололд нэмж хэвлэх үйлдлийг графиктай холбодог. Эцэст нь бид TensorFlow сессийг ашиглан графикийг ажиллуулж үр дүнг хэвлэнэ.
Та кодыг ажиллуулахдаа тооцооллын үр дүнгийн хамт хэвлэсэн "зангилаа1" ба "зангилаа2" утгыг харах болно. Гаралт нь иймэрхүү байх болно:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
tf.Print-ийг ашигласнаар та өөрийн тооцооллын графикийн өөр өөр байршилд байгаа олон зангилааны утгыг хэвлэх боломжтой. Энэ нь сургалт эсвэл дүгнэлт хийх явцад таны загварын зан төлөвийг дибаг хийх, ойлгоход тустай байж болно.
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