Da biste ispisali više čvorova koristeći tf.Print u TensorFlow, možete slijediti nekoliko koraka. Prvo, morate uvesti potrebne biblioteke i kreirati TensorFlow sesiju. Zatim možete definirati svoj računski graf kreiranjem čvorova i povezivanjem s operacijama. Nakon što ste definirali graf, možete koristiti tf.Print za ispis vrijednosti više čvorova tokom izvršavanja grafa.
Operacija tf.Print uzima dva argumenta: čvorove koje želite da odštampate i listu stringova koji služe kao oznake za ispisane vrednosti. Čvorovi mogu biti bilo koji TensorFlow tenzori ili varijable. Naljepnice su opcione, ali mogu biti korisne za identifikaciju odštampanih vrijednosti.
Da biste koristili tf.Print, potrebno ga je umetnuti u grafikon na željenim lokacijama. To možete učiniti tako što ćete čvorove koje želite ispisati omotati sa tf.Print. Na primjer, pretpostavimo da imate dva čvora, "čvor1" i "čvor2", i želite da ispišete njihove vrijednosti. Možete koristiti sljedeći kod:
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)
U ovom primjeru kreiramo dva konstantna čvora, "čvor1" i "čvor2", sa vrijednostima 1.0 i 2.0, respektivno. Zatim definiramo čvor "sum_nodes" dodavanjem "node1" i "node2". Za ispis vrijednosti "node1" i "node2", koristimo tf.Print sa čvorovima i oznakama kao argumentima. Povezujemo operaciju ispisa sa grafom dodajući je u izračunavanje "sum_nodes". Konačno, pokrećemo graf koristeći TensorFlow sesiju i ispisujemo rezultat.
Kada pokrenete kod, vidjet ćete vrijednosti "čvor1" i "čvor2" ispisane zajedno s rezultatom izračunavanja. Izlaz će biti nešto poput:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Koristeći tf.Print, možete ispisati vrijednosti više čvorova na različitim lokacijama u vašem proračunskom grafu. Ovo može biti od pomoći za otklanjanje grešaka i razumijevanje ponašanja vašeg modela tokom obuke ili zaključivanja.
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