Да бисте одштампали више чворова користећи тф.Принт у ТенсорФлов-у, можете да пратите неколико корака. Прво, морате да увезете потребне библиотеке и креирате ТенсорФлов сесију. Затим можете дефинисати свој прорачунски граф тако што ћете креирати чворове и повезати их са операцијама. Када дефинишете граф, можете користити тф.Принт за штампање вредности више чворова током извршавања графа.
Операција тф.Принт узима два аргумента: чворове које желите да одштампате и листу стрингова који служе као ознаке за одштампане вредности. Чворови могу бити било који ТенсорФлов тензори или променљиве. Налепнице су опционе, али могу бити корисне за идентификацију одштампаних вредности.
Да бисте користили тф.Принт, потребно је да га убаците у графикон на жељеним локацијама. То можете да урадите тако што ћете чворове које желите да одштампате омотате помоћу тф.Принт. На пример, претпоставимо да имате два чвора, "чвор1" и "чвор2", и желите да одштампате њихове вредности. Можете користити следећи код:
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)
У овом примеру креирамо два константна чвора, "чвор1" и "чвор2", са вредностима 1.0 и 2.0, респективно. Затим дефинишемо чвор "сум_нодес" додавањем "чвор1" и "чвор2". За штампање вредности "чвор1" и "чвор2", користимо тф.Принт са чворовима и ознакама као аргументима. Повезујемо операцију штампања са графиком додавањем у израчунавање "сум_нодес". Коначно, покрећемо графикон користећи ТенсорФлов сесију и штампамо резултат.
Када покренете код, видећете вредности „чвор1“ и „чвор2“ одштампане заједно са резултатом израчунавања. Излаз ће бити нешто попут:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Користећи тф.Принт, можете одштампати вредности вишеструких чворова на различитим локацијама у вашем прорачунском графикону. Ово може бити од помоћи за отклањање грешака и разумевање понашања вашег модела током обуке или закључивања.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг