Mitme sõlme printimiseks rakenduses TensorFlow tf.Print abil saate järgida mõnda sammu. Esiteks peate importima vajalikud teegid ja looma TensorFlow seansi. Seejärel saate määrata oma arvutusgraafiku, luues sõlmed ja ühendades need toimingutega. Kui olete graafiku määratlenud, saate kasutada tf.Print, et printida graafiku täitmise ajal mitme sõlme väärtused.
Toiming tf.Print kasutab kahte argumenti: sõlmed, mida soovite printida, ja stringide loend, mis toimivad prinditavate väärtuste siltidena. Sõlmed võivad olla mis tahes TensorFlow tensorid või muutujad. Sildid on valikulised, kuid võivad olla kasulikud prinditud väärtuste tuvastamiseks.
Rakenduse tf.Print kasutamiseks peate selle soovitud kohtadesse graafikusse sisestama. Seda saate teha, mähkides sõlmed, mida soovite printida, tf.Print. Oletagem näiteks, et teil on kaks sõlme "sõlm1" ja "sõlm2" ja soovite printida nende väärtused. Võite kasutada järgmist koodi:
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)
Selles näites loome kaks konstantset sõlme, "sõlm1" ja "sõlm2", väärtustega vastavalt 1.0 ja 2.0. Seejärel määratleme sõlme "sum_nodes", lisades "node1" ja "node2". Väärtuste "node1" ja "node2" printimiseks kasutame argumentidena tf.Printi koos sõlmede ja siltidega. Ühendame printimistoimingu graafikuga, lisades selle "sum_nodes" arvutamisse. Lõpuks käivitame graafiku TensorFlow seansi abil ja prindime tulemuse.
Kui käivitate koodi, näete "node1" ja "node2" väärtusi prindituna koos arvutustulemusega. Väljund on midagi sellist:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Funktsiooni tf.Print kasutades saate printida arvutusgraafiku erinevates kohtades mitme sõlme väärtused. See võib olla abiks silumisel ja mudeli käitumise mõistmisel koolituse või järelduste tegemise ajal.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning