Upang mag-print ng maraming node gamit ang tf.Print sa TensorFlow, maaari mong sundin ang ilang hakbang. Una, kailangan mong i-import ang mga kinakailangang aklatan at lumikha ng isang TensorFlow session. Pagkatapos, maaari mong tukuyin ang iyong computation graph sa pamamagitan ng paglikha ng mga node at pagkonekta sa mga ito sa mga operasyon. Kapag natukoy mo na ang graph, maaari mong gamitin ang tf.Print upang i-print ang mga halaga ng maraming node sa panahon ng pagpapatupad ng graph.
Ang operasyon ng tf.Print ay tumatagal ng dalawang argumento: ang mga node na gusto mong i-print at isang listahan ng mga string na nagsisilbing mga label para sa mga naka-print na halaga. Ang mga node ay maaaring maging anumang TensorFlow tensor o variable. Opsyonal ang mga label ngunit maaaring maging kapaki-pakinabang upang matukoy ang mga naka-print na halaga.
Upang magamit ang tf.Print, kailangan mong ipasok ito sa graph sa mga gustong lokasyon. Magagawa mo ito sa pamamagitan ng pagbabalot ng mga node na gusto mong i-print gamit ang tf.Print. Halimbawa, ipagpalagay na mayroon kang dalawang node, "node1" at "node2", at gusto mong i-print ang kanilang mga halaga. Maaari mong gamitin ang sumusunod na code:
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)
Sa halimbawang ito, lumikha kami ng dalawang pare-parehong node, "node1" at "node2", na may mga halagang 1.0 at 2.0, ayon sa pagkakabanggit. Pagkatapos ay tinukoy namin ang "sum_nodes" na node sa pamamagitan ng pagdaragdag ng "node1" at "node2". Upang i-print ang mga halaga ng "node1" at "node2", ginagamit namin ang tf.Print na may mga node at label bilang mga argumento. Ikinonekta namin ang operasyon ng pag-print sa graph sa pamamagitan ng pagdaragdag nito sa pag-compute ng "sum_nodes". Sa wakas, pinapatakbo namin ang graph gamit ang TensorFlow session at i-print ang resulta.
Kapag pinatakbo mo ang code, makikita mo ang mga halaga ng "node1" at "node2" na naka-print kasama ang resulta ng pagkalkula. Ang output ay magiging katulad ng:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Sa pamamagitan ng paggamit ng tf.Print, maaari mong i-print ang mga halaga ng maraming node sa iba't ibang lokasyon sa iyong computation graph. Makakatulong ito para sa pag-debug at pag-unawa sa gawi ng iyong modelo sa panahon ng pagsasanay o hinuha.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Mga tool ng Google para sa Pag-aaral ng Machine (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Pag-print ng mga pahayag sa TensorFlow (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit