Hoe kan veelvuldige nodusse gedruk word met tf.Print in TensorFlow?
Om verskeie nodusse te druk met tf.Print in TensorFlow, kan jy 'n paar stappe volg. Eerstens moet u die nodige biblioteke invoer en 'n TensorFlow-sessie skep. Dan kan jy jou berekeningsgrafiek definieer deur nodusse te skep en dit met bewerkings te verbind. Sodra jy die grafiek gedefinieer het, kan jy tf.Print gebruik om die waardes van verskeie nodusse tydens die uitvoering van die grafiek te druk.
Die tf.Print-bewerking neem twee argumente: die nodusse wat jy wil druk en 'n lys stringe wat as etikette vir die gedrukte waardes dien. Die nodusse kan enige TensorFlow-tensors of veranderlikes wees. Die etikette is opsioneel, maar kan nuttig wees om die gedrukte waardes te identifiseer.
Om tf.Print te gebruik, moet jy dit op die verlangde plekke in die grafiek invoeg. Jy kan dit doen deur die nodusse wat jy wil druk met tf.Print toe te draai. Gestel jy het byvoorbeeld twee nodusse, "node1" en "node2", en jy wil hul waardes druk. Jy kan die volgende kode gebruik:
luislang voer tensorvloei in as tf # Skep 'n TensorFlow-sessie sessie = tf.Session() # Definieer die berekeningsgrafiek node1 = tf.constant(1.0) node2 = tf.constant(2.0) sum_nodes = tf.add(node1, node2) # Druk die waardes van node1 en node2 print_nodes = tf.Print([node1, node2], [node1, node2], "Waardes van node1 en node2: ") # Koppel die drukbewerking aan die grafiek som_nodes_with_print = tf.add(som_nodes, print_nodes ) # Begin die grafiekresultaat = sess.run(sum_nodes_with_print) print(result)
In hierdie voorbeeld skep ons twee konstante nodusse, "node1" en "node2", met waardes 1.0 en 2.0, onderskeidelik. Ons definieer dan die "som_nodes" node deur "node1" en "node2" by te voeg. Om die waardes van "node1" en "node2" te druk, gebruik ons tf.Print met die nodes en byskrifte as argumente. Ons koppel die drukbewerking aan die grafiek deur dit by die berekening van "som_nodes" te voeg. Laastens laat ons die grafiek gebruik deur die TensorFlow-sessie te gebruik en druk die resultaat.
Wanneer jy die kode hardloop, sal jy die waardes van "node1" en "node2" saam met die resultaat van die berekening gedruk sien. Die uitset sal iets soos:
Waardes van nodus1 en nodus2: [1.0, 2.0] 3.0
Deur tf.Print te gebruik, kan jy die waardes van verskeie nodusse op verskillende plekke in jou berekeningsgrafiek druk. Dit kan nuttig wees om die gedrag van jou model tydens opleiding of afleiding te ontfout en te verstaan.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning