TensorFlow дахь хэвлэх мэдэгдэл нь Python дээрх ердийн хэвлэх мэдэгдлүүдээс хэд хэдэн талаараа ялгаатай. TensorFlow нь Google-ийн боловсруулсан нээлттэй эхийн машин сургалтын систем бөгөөд машин сургалтын загвар бүтээх, сургах өргөн хүрээний хэрэгсэл, функцээр хангадаг. TensorFlow-ийн хэвлэх мэдэгдлийн гол ялгаануудын нэг нь түүнийг TensorFlow-ийн тооцооллын графиктай нэгтгэх, тензор болон бусад графиктай холбоотой объектуудыг хэвлэх чадварт оршдог.
Python-д хэвлэх мэдэгдэл нь текст эсвэл бусад утгыг консол руу гаргахад ашигладаг суулгагдсан функц юм. Энэ нь үндсэндээ дибаг хийх зорилгоор эсвэл програмыг ажиллуулах явцад мэдээллийг харуулахад ашиглагддаг. Python дээрх хэвлэх мэдэгдлийн синтакс нь энгийн бөгөөд та хэвлэхийг хүссэн объект эсвэл утгыг аргумент болгон дамжуулдаг:
print(object)
Нөгөө талаас, TensorFlow-д хэвлэх мэдэгдэл нь TensorFlow API-ийн нэг хэсэг бөгөөд TensorFlow графикийг гүйцэтгэх явцад тензор болон бусад графиктай холбоотой объектуудын утгыг хэвлэхэд ашиглагддаг. TensorFlow хэвлэх мэдэгдэл нь тооцооллын графиктай саадгүй ажиллахад зориулагдсан бөгөөд графикийн тодорхой цэгүүдэд тензорын утгыг хэвлэх боломжийг танд олгоно.
TensorFlow-д хэвлэх мэдэгдлийг ашиглахын тулд та `tf` модулийг импортлох ба `tf.print()` функцийг ашиглах хэрэгтэй. `tf.print()` функц нь тензор эсвэл графиктай холбоотой бусад объектуудын жагсаалтыг аргумент болгон авч, графикийг гүйцэтгэх явцад утгыг нь хэвлэдэг. Энд жишээ байна:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Энэ кодыг ажиллуулах үед TensorFlow графикийг ажиллуулж, тензорын `x` утгыг консол дээр хэвлэх болно. Гаралт нь:
10
TensorFlow хэвлэх мэдэгдэл нь олон тензор эсвэл графиктай холбоотой бусад объектуудыг нэгэн зэрэг хэвлэхийг дэмждэг. Та тензор эсвэл объектын жагсаалтыг `tf.print()` функц руу дамжуулж болох бөгөөд энэ нь тэдгээрийн утгыг жагсаалтад харагдах дарааллаар нь хэвлэх болно. Энд жишээ байна:
python import tensorflow as tf # Define two tensors x = tf.constant(10) y = tf.constant(20) # Print the values of the tensors tf.print(x, y)
Энэ кодын гаралт нь:
10 20
TensorFlow хэвлэх мэдэгдэл нь тензорын утгыг хэвлэхээс гадна Python хэвлэх мэдэгдэлтэй төстэй форматлах сонголтыг дэмждэг. Та `tf.print()` функцын `output_stream` болон `end` аргументуудыг ашиглан хэвлэсэн утгуудын форматыг тодорхойлж болно. Жишээлбэл:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor with a custom format tf.print("The value of x is", x, output_stream=sys.stderr, end="!!!n")
Энэ жишээнд гаралтыг стандарт гаралтын оронд стандарт алдааны урсгалд (`sys.stderr`) хэвлэх болно. Хэвлэсэн утгын араас гурван анхаарлын тэмдэг, шинэ мөрийн тэмдэгт орно.
TensorFlow дахь хэвлэх мэдэгдэл нь Python-ын ердийн хэвлэх хэллэгүүдээс TensorFlow тооцооллын графиктай нэгтгэгдсэн, графикийг гүйцэтгэх явцад тензор болон бусад графиктай холбоотой объектуудын утгыг хэвлэх чадвараараа ялгаатай. Энэ нь TensorFlow графикийн өөр өөр цэгүүд дэх тензорын утгыг дибаг хийх, шалгах хүчирхэг хэрэгслээр хангадаг.
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