Voit tulostaa useita solmuja käyttämällä tf.Print-toimintoa TensorFlowissa noudattamalla muutamia vaiheita. Ensin sinun on tuotava tarvittavat kirjastot ja luotava TensorFlow-istunto. Sitten voit määrittää laskentakaavion luomalla solmuja ja yhdistämällä ne operaatioihin. Kun olet määrittänyt kaavion, voit käyttää tf.Print-ohjelmaa useiden solmujen arvojen tulostamiseen kaavion suorittamisen aikana.
tf.Print-toiminto käyttää kaksi argumenttia: solmut, jotka haluat tulostaa, ja luettelon merkkijonoista, jotka toimivat tulostettujen arvojen nimikkeinä. Solmut voivat olla mitä tahansa TensorFlow-tensoreja tai muuttujia. Tarrat ovat valinnaisia, mutta niistä voi olla hyötyä tulostettujen arvojen tunnistamisessa.
Jos haluat käyttää tf.Printiä, sinun on lisättävä se kaavioon haluttuihin paikkoihin. Voit tehdä tämän käärimällä tulostettavat solmut tf.Print:llä. Oletetaan esimerkiksi, että sinulla on kaksi solmua, "solmu1" ja "solmu2", ja haluat tulostaa niiden arvot. Voit käyttää seuraavaa koodia:
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)
Tässä esimerkissä luomme kaksi vakiosolmua, "solmu1" ja "solmu2", arvoilla 1.0 ja 2.0. Määritämme sitten "sum_nodes" -solmun lisäämällä "solmu1" ja "solmu2". "Node1"- ja "node2"-arvojen tulostamiseen käytämme tf.Print-funktiota solmujen ja nimikkeiden kanssa argumentteina. Yhdistämme tulostustoiminnon kuvaajaan lisäämällä sen "sum_nodes"-laskentaan. Lopuksi suoritamme kaavion TensorFlow-istunnon avulla ja tulostamme tuloksen.
Kun suoritat koodin, näet "node1"- ja "node2"-arvot tulostettuna yhdessä laskennan tuloksen kanssa. Tulos on jotain tällaista:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Käyttämällä tf.Printiä voit tulostaa useiden solmujen arvot eri paikoissa laskentakaaviossasi. Tästä voi olla apua virheenkorjauksessa ja mallin käyttäytymisen ymmärtämisessä harjoittelun tai päättelyn aikana.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä