Ang print statement sa TensorFlow ay naiiba sa mga tipikal na print statement sa Python sa maraming paraan. Ang TensorFlow ay isang open-source na machine learning framework na binuo ng Google na nagbibigay ng malawak na hanay ng mga tool at functionality para sa pagbuo at pagsasanay ng mga modelo ng machine learning. Isa sa mga pangunahing pagkakaiba sa print statement ng TensorFlow ay nakasalalay sa pagsasama nito sa computational graph ng TensorFlow at ang kakayahang mag-print ng mga tensor at iba pang mga bagay na nauugnay sa graph.
Sa Python, ang print statement ay isang built-in na function na ginagamit upang mag-output ng text o iba pang value sa console. Pangunahing ginagamit ito para sa mga layunin ng pag-debug o upang magpakita ng impormasyon sa panahon ng pagpapatupad ng programa. Ang syntax para sa print statement sa Python ay diretso, kung saan ipapasa mo lang ang bagay o halaga na gusto mong i-print bilang argumento:
print(object)
Sa kabilang banda, sa TensorFlow, ang print statement ay bahagi ng TensorFlow API at ginagamit upang i-print ang mga halaga ng mga tensor at iba pang mga bagay na nauugnay sa graph sa panahon ng pagpapatupad ng isang TensorFlow graph. Ang TensorFlow print statement ay idinisenyo upang gumana nang walang putol sa computational graph, na nagbibigay-daan sa iyong i-print ang mga halaga ng mga tensor sa mga partikular na punto sa graph.
Para magamit ang print statement sa TensorFlow, kailangan mong i-import ang `tf` module at gamitin ang `tf.print()` function. Ang function na `tf.print()` ay kumukuha ng isang listahan ng mga tensor o iba pang mga bagay na nauugnay sa graph bilang mga argumento at ini-print ang kanilang mga halaga sa panahon ng pagpapatupad ng graph. Narito ang isang halimbawa:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Kapag pinatakbo mo ang code na ito, ipapatupad ng TensorFlow ang graph at ipi-print ang halaga ng tensor `x` sa console. Ang magiging output ay:
10
Sinusuportahan din ng TensorFlow print statement ang pag-print ng maramihang tensor o iba pang mga bagay na nauugnay sa graph nang sabay-sabay. Maaari kang magpasa ng isang listahan ng mga tensor o mga bagay sa function na `tf.print()`, at ipi-print nito ang kanilang mga halaga sa pagkakasunud-sunod ng paglitaw ng mga ito sa listahan. Narito ang isang halimbawa:
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)
Ang output ng code na ito ay:
10 20
Bilang karagdagan sa pag-print ng mga halaga ng mga tensor, sinusuportahan din ng TensorFlow print statement ang mga opsyon sa pag-format na katulad ng Python print statement. Maaari mong tukuyin ang format ng mga naka-print na halaga gamit ang `output_stream` at `end` na mga argumento ng `tf.print()` function. Halimbawa:
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")
Sa halimbawang ito, ipi-print ang output sa karaniwang stream ng error (`sys.stderr`) sa halip na sa karaniwang output. Ang mga naka-print na halaga ay susundan ng tatlong tandang padamdam at isang bagong linyang karakter.
Ang print statement sa TensorFlow ay naiiba sa mga tipikal na print statement sa Python sa pamamagitan ng pagsasama nito sa TensorFlow computational graph at ang kakayahang mag-print ng mga value ng tensor at iba pang mga bagay na nauugnay sa graph sa panahon ng pagpapatupad ng graph. Nagbibigay ito ng mahusay na tool para sa pag-debug at pag-inspeksyon ng mga halaga ng mga tensor sa iba't ibang punto sa TensorFlow graph.
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