Lai drukātu vairākus mezglus, izmantojot tf.Print programmā TensorFlow, varat veikt dažas darbības. Pirmkārt, jums ir jāimportē vajadzīgās bibliotēkas un jāizveido TensorFlow sesija. Pēc tam varat definēt aprēķina grafiku, izveidojot mezglus un savienojot tos ar operācijām. Kad esat definējis grafiku, varat izmantot tf.Print, lai grafika izpildes laikā izdrukātu vairāku mezglu vērtības.
Operācijai tf.Print ir divi argumenti: mezgli, kurus vēlaties drukāt, un virkņu saraksts, kas kalpo kā drukāto vērtību etiķetes. Mezgli var būt jebkuri TensorFlow tenzori vai mainīgie. Etiķetes nav obligātas, taču tās var būt noderīgas drukāto vērtību identificēšanai.
Lai izmantotu tf.Print, tas jāievieto grafikā vēlamajās vietās. To var izdarīt, aptinot mezglus, kurus vēlaties drukāt, ar tf.Print. Piemēram, pieņemsim, ka jums ir divi mezgli "node1" un "node2" un vēlaties izdrukāt to vērtības. Varat izmantot šādu kodu:
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)
Šajā piemērā mēs izveidojam divus konstantus mezglus "node1" un "node2" ar vērtībām attiecīgi 1.0 un 2.0. Pēc tam mēs definējam mezglu "sum_nodes", pievienojot "node1" un "node2". Lai drukātu "node1" un "node2" vērtības, mēs izmantojam tf.Print ar mezgliem un etiķetēm kā argumentus. Mēs savienojam drukāšanas darbību ar grafiku, pievienojot to "sum_nodes" aprēķinam. Visbeidzot, mēs palaižam grafiku, izmantojot TensorFlow sesiju, un izdrukājam rezultātu.
Palaižot kodu, redzēsit “node1” un “node2” vērtības, kas izdrukātas kopā ar aprēķina rezultātu. Izvade būs kaut kas līdzīgs:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Izmantojot tf.Print, varat izdrukāt vairāku mezglu vērtības dažādās skaitļošanas diagrammas vietās. Tas var būt noderīgi, lai atkļūdotu un izprastu modeļa uzvedību apmācības vai secinājumu veikšanas laikā.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning