ბეჭდური განცხადება TensorFlow-ში განსხვავდება პითონის ტიპიური ბეჭდვითი განცხადებებისგან რამდენიმე გზით. TensorFlow არის Google-ის მიერ შემუშავებული ღია კოდის მანქანური სწავლების ჩარჩო, რომელიც უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებისა და ფუნქციების ფართო სპექტრს მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად და სწავლებისთვის. TensorFlow-ის ბეჭდური განაცხადის ერთ-ერთი მთავარი განსხვავება მდგომარეობს მის ინტეგრაციაში TensorFlow-ის გამოთვლით გრაფიკთან და ტენსორების და სხვა გრაფიკებთან დაკავშირებული ობიექტების დაბეჭდვის უნარში.
პითონში ბეჭდვის განცხადება არის ჩაშენებული ფუნქცია, რომელიც გამოიყენება კონსოლში ტექსტის ან სხვა მნიშვნელობების გამოსატანად. იგი ძირითადად გამოიყენება გამართვის მიზნებისთვის ან ინფორმაციის ჩვენებისთვის პროგრამის შესრულების დროს. პითონში ბეჭდვითი განცხადების სინტაქსი მარტივია, სადაც უბრალოდ არგუმენტად გადასცემთ ობიექტს ან მნიშვნელობას, რომლის დაბეჭდვაც გსურთ:
print(object)
მეორეს მხრივ, TensorFlow-ში ბეჭდვის განცხადება არის TensorFlow API-ს ნაწილი და გამოიყენება ტენსორების და სხვა გრაფიკებთან დაკავშირებული ობიექტების მნიშვნელობების დასაბეჭდად TensorFlow გრაფის შესრულებისას. TensorFlow print განაცხადი შექმნილია იმისთვის, რომ შეუფერხებლად იმუშაოს გამოთვლით გრაფიკთან, რაც საშუალებას გაძლევთ დაბეჭდოთ ტენზორების მნიშვნელობები გრაფიკის კონკრეტულ წერტილებზე.
TensorFlow-ში print განაცხადის გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა შემოიტანოთ `tf` მოდული და გამოიყენოთ `tf.print()` ფუნქცია. `tf.print()` ფუნქცია არგუმენტად იღებს ტენზორების ან გრაფიკასთან დაკავშირებული სხვა ობიექტების სიას და ბეჭდავს მათ მნიშვნელობებს გრაფის შესრულებისას. აი მაგალითი:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
ამ კოდის გაშვებისას, TensorFlow შეასრულებს გრაფიკს და დაბეჭდავს ტენზორის `x` მნიშვნელობას კონსოლში. გამომავალი იქნება:
10
TensorFlow ბეჭდვის განცხადება ასევე მხარს უჭერს რამდენიმე ტენზორის ან გრაფიკთან დაკავშირებული სხვა ობიექტების ერთდროულად ბეჭდვას. თქვენ შეგიძლიათ გადასცეთ ტენსორების ან ობიექტების სია `tf.print()` ფუნქციას და ის დაბეჭდავს მათ მნიშვნელობებს იმ თანმიმდევრობით, როგორც ისინი გამოჩნდება სიაში. აი მაგალითი:
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)
ამ კოდის გამომავალი იქნება:
10 20
ტენსორების მნიშვნელობების დაბეჭდვის გარდა, TensorFlow print განაცხადი ასევე მხარს უჭერს ფორმატირების ვარიანტებს Python print განაცხადის მსგავსი. თქვენ შეგიძლიათ მიუთითოთ დაბეჭდილი მნიშვნელობების ფორმატი `tf.print()` ფუნქციის `output_stream~ და `end` არგუმენტების გამოყენებით. Მაგალითად:
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")
ამ მაგალითში, გამოსავალი დაიბეჭდება სტანდარტული შეცდომის ნაკადში (`sys.stderr`) სტანდარტული გამომავალის ნაცვლად. დაბეჭდილ მნიშვნელობებს მოჰყვება სამი ძახილის ნიშანი და ახალი ხაზის სიმბოლო.
ბეჭდური განცხადება TensorFlow-ში განსხვავდება პითონის ტიპიური ბეჭდვითი განცხადებებისგან TensorFlow-ის გამოთვლით გრაფიკთან ინტეგრირებით და გრაფიკის შესრულების დროს ტენსორების და სხვა გრაფიკებთან დაკავშირებული ობიექტების მნიშვნელობების დაბეჭდვის შესაძლებლობით. ის უზრუნველყოფს ძლიერ ინსტრუმენტს TensorFlow გრაფიკის სხვადასხვა წერტილში ტენზორების მნიშვნელობების გამართვისა და შესამოწმებლად.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში