რამდენიმე კვანძის დასაბეჭდად tf.Print-ში TensorFlow-ში შეგიძლიათ რამდენიმე ნაბიჯის შესრულება. პირველ რიგში, თქვენ უნდა შემოიტანოთ საჭირო ბიბლიოთეკები და შექმნათ TensorFlow სესია. შემდეგ, თქვენ შეგიძლიათ განსაზღვროთ თქვენი გამოთვლითი გრაფიკი კვანძების შექმნით და მათ ოპერაციებთან დაკავშირებით. გრაფის განსაზღვრის შემდეგ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ tf.Print გრაფის შესრულებისას მრავალი კვანძის მნიშვნელობების დასაბეჭდად.
tf.Print ოპერაცია იღებს ორ არგუმენტს: კვანძებს, რომელთა დაბეჭდვაც გსურთ და სტრიქონების სიას, რომლებიც ემსახურებიან ეტიკეტებს დაბეჭდილი მნიშვნელობებისთვის. კვანძები შეიძლება იყოს ნებისმიერი TensorFlow ტენსორი ან ცვლადი. ეტიკეტები არჩევითია, მაგრამ შეიძლება სასარგებლო იყოს დაბეჭდილი მნიშვნელობების იდენტიფიცირებისთვის.
tf.Print-ის გამოსაყენებლად, თქვენ უნდა ჩასვათ იგი გრაფიკში სასურველ ადგილებში. ამის გაკეთება შეგიძლიათ კვანძების შეფუთვით, რომელთა დაბეჭდვა გსურთ tf.Print-ით. მაგალითად, დავუშვათ, რომ თქვენ გაქვთ ორი კვანძი, "node1" და "node2" და გსურთ მათი მნიშვნელობების დაბეჭდვა. შეგიძლიათ გამოიყენოთ შემდეგი კოდი:
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)
ამ მაგალითში ჩვენ ვქმნით ორ მუდმივ კვანძს, "node1" და "node2", მნიშვნელობებით 1.0 და 2.0, შესაბამისად. შემდეგ ჩვენ განვსაზღვრავთ "sum_nodes" კვანძს "node1" და "node2" დამატებით. "node1" და "node2" მნიშვნელობების დასაბეჭდად ჩვენ ვიყენებთ tf.Print-ს კვანძებით და ეტიკეტებით არგუმენტებად. ჩვენ ვაკავშირებთ ბეჭდვის ოპერაციას გრაფიკს „sum_nodes“-ის გამოთვლაში დამატებით. საბოლოოდ, ჩვენ ვატარებთ გრაფიკს TensorFlow სესიის გამოყენებით და ვბეჭდავთ შედეგს.
კოდის გაშვებისას, გამოთვლის შედეგთან ერთად დაიბეჭდება "node1" და "node2" მნიშვნელობები. გამომავალი იქნება მსგავსი რამ:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
tf.Print-ის გამოყენებით შეგიძლიათ დაბეჭდოთ მრავალი კვანძის მნიშვნელობები სხვადასხვა ადგილას თქვენს გამოთვლით გრაფიკში. ეს შეიძლება იყოს გამოსადეგი გამართვისა და თქვენი მოდელის ქცევის გასაგებად ტრენინგის ან დასკვნის დროს.
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