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:
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)
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:
Values of node1 and node2: [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:
- Is TensorBoard die mees aanbevole hulpmiddel vir modelvisualisering?
- Wanneer die data skoongemaak word, hoe kan mens verseker dat die data nie bevooroordeeld is nie?
- Hoe help masjienleer kliënte met die aankoop van dienste en produkte?
- Hoekom is masjienleer belangrik?
- Wat is die verskillende tipes masjienleer?
- Moet aparte data gebruik word in die daaropvolgende stappe van die opleiding van 'n masjienleermodel?
- Wat is die betekenis van die term bedienerlose voorspelling op skaal?
- Wat sal gebeur as die toetssteekproef 90% is terwyl evaluering of voorspellende steekproef 10% is?
- Wat is 'n evalueringsmetriek?
- Wat is algoritme se hiperparameters?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning