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:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning