Наредба за штампање у ТенсорФлов-у се разликује од типичних изјава за штампање у Питхон-у на неколико начина. ТенсорФлов је оквир за машинско учење отвореног кода који је развио Гоогле који пружа широк спектар алата и функционалности за изградњу и обуку модела машинског учења. Једна од кључних разлика у ТенсорФлов-овој изјави за штампање лежи у њеној интеграцији са рачунарским графом ТенсорФлов-а и његовој способности да штампа тензоре и друге објекте повезане са графом.
У Питхон-у, изјава за штампање је уграђена функција која се користи за излаз текста или других вредности у конзолу. Првенствено се користи у сврхе отклањања грешака или за приказ информација током извршавања програма. Синтакса за наредбу за штампање у Питхон-у је једноставна, где једноставно проследите објекат или вредност коју желите да одштампате као аргумент:
print(object)
С друге стране, у ТенсорФлов-у, наредба за штампање је део ТенсорФлов АПИ-ја и користи се за штампање вредности тензора и других објеката повезаних са графом током извршавања ТенсорФлов графа. Наредба за штампање ТенсорФлов је дизајнирана да беспрекорно ради са рачунарским графиконом, омогућавајући вам да одштампате вредности тензора у одређеним тачкама на графикону.
Да бисте користили наредбу за штампање у ТенсорФлов-у, потребно је да увезете модул `тф` и користите функцију `тф.принт()`. Функција `тф.принт()` узима листу тензора или других објеката повезаних са графом као аргументе и штампа њихове вредности током извршавања графика. Ево примера:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Када покренете овај код, ТенсорФлов ће извршити график и одштампати вредност тензора `к` на конзоли. Излаз ће бити:
10
Наредба за штампање ТенсорФлов такође подржава штампање више тензора или других објеката повезаних са графом истовремено. Можете проследити листу тензора или објеката функцији `тф.принт()` и она ће одштампати њихове вредности редоследом којим се појављују на листи. Ево примера:
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)
Излаз овог кода ће бити:
10 20
Поред штампања вредности тензора, наредба за штампање ТенсорФлов такође подржава опције форматирања сличне Питхон наредби за штампање. Можете одредити формат одштампаних вредности користећи аргументе `оутпут_стреам` и `енд` функције `тф.принт()`. На пример:
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")
У овом примеру, излаз ће бити одштампан у стандардни ток грешака (`сис.стдерр`) уместо стандардног излаза. Одштампане вредности ће бити праћене са три знака узвика и знаком новог реда.
Наредба за штампање у ТенсорФлов-у се разликује од типичних изјава за штампање у Питхон-у по својој интеграцији са ТенсорФлов рачунарским графом и способношћу да штампа вредности тензора и других објеката повезаних са графом током извршавања графа. Пружа моћан алат за отклањање грешака и проверу вредности тензора у различитим тачкама ТенсорФлов графа.
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