Naredba za štampanje u TensorFlow-u razlikuje se od tipičnih izjava za štampanje u Pythonu na nekoliko načina. TensorFlow je okvir za mašinsko učenje otvorenog koda koji je razvio Google koji pruža širok spektar alata i funkcionalnosti za izgradnju i obuku modela mašinskog učenja. Jedna od ključnih razlika u TensorFlow-ovoj izjavi za štampanje leži u njegovoj integraciji sa TensorFlow-ovim računarskim grafom i njegovoj sposobnosti da štampa tenzore i druge objekte povezane sa grafom.
U Pythonu, naredba print je ugrađena funkcija koja se koristi za izlaz teksta ili drugih vrijednosti na konzolu. Prvenstveno se koristi u svrhu otklanjanja grešaka ili za prikaz informacija tokom izvršavanja programa. Sintaksa za naredbu print u Pythonu je jednostavna, gdje jednostavno prosljeđujete objekt ili vrijednost koju želite ispisati kao argument:
print(object)
S druge strane, u TensorFlow-u, naredba print je dio TensorFlow API-ja i koristi se za ispis vrijednosti tenzora i drugih objekata povezanih s grafom tokom izvršavanja TensorFlow grafa. TensorFlow izjava za ispis je dizajnirana da radi besprijekorno s računskim grafom, omogućavajući vam da ispišete vrijednosti tenzora u određenim tačkama na grafu.
Da biste koristili naredbu za ispis u TensorFlow-u, trebate uvesti `tf` modul i koristiti funkciju `tf.print()`. Funkcija `tf.print()` uzima listu tenzora ili drugih objekata povezanih s grafom kao argumente i ispisuje njihove vrijednosti tokom izvršavanja grafa. Evo primjera:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Kada pokrenete ovaj kod, TensorFlow će izvršiti graf i ispisati vrijednost tenzora `x` na konzolu. Izlaz će biti:
10
Naredba za ispis TensorFlow također podržava ispis više tenzora ili drugih objekata povezanih s grafom istovremeno. Možete proslijediti listu tenzora ili objekata funkciji `tf.print()` i ona će ispisati njihove vrijednosti redoslijedom kojim se pojavljuju na listi. Evo primjera:
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)
Izlaz ovog koda će biti:
10 20
Osim ispisa vrijednosti tenzora, TensorFlow print izjava također podržava opcije formatiranja slične Python naredbi za print. Možete odrediti format ispisanih vrijednosti koristeći argumente `output_stream` i `end` funkcije `tf.print()`. Na primjer:
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")
U ovom primjeru, izlaz će biti ispisan u standardni tok grešaka (`sys.stderr`) umjesto standardnog izlaza. Ispisane vrijednosti će biti praćene sa tri znaka uzvika i znakom novog reda.
Naredba za štampanje u TensorFlow-u razlikuje se od tipičnih izjava za štampanje u Pythonu po svojoj integraciji sa TensorFlow računarskim grafom i sposobnošću da ispiše vrednosti tenzora i drugih objekata povezanih sa grafom tokom izvršavanja grafa. Pruža moćan alat za otklanjanje grešaka i inspekciju vrijednosti tenzora u različitim tačkama TensorFlow grafa.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning