Naredba za ispis u TensorFlowu razlikuje se od tipične naredbe za ispis u Pythonu na nekoliko načina. TensorFlow je okvir za strojno učenje otvorenog koda koji je razvio Google koji pruža širok raspon alata i funkcionalnosti za izradu i obuku modela strojnog učenja. Jedna od ključnih razlika u iskazu ispisa TensorFlowa leži u njegovoj integraciji s računalnim grafom TensorFlowa i njegovoj mogućnosti ispisa tenzora i drugih objekata povezanih s grafovima.
U Pythonu, izjava za ispis je ugrađena funkcija koja se koristi za ispis teksta ili drugih vrijednosti na konzolu. Prvenstveno se koristi u svrhe otklanjanja pogrešaka ili za prikaz informacija tijekom izvođenja programa. Sintaksa za naredbu ispisa u Pythonu je jednostavna, gdje jednostavno prosljeđujete objekt ili vrijednost koju želite ispisati kao argument:
print(object)
S druge strane, u TensorFlowu, izjava za ispis dio je TensorFlow API-ja i koristi se za ispis vrijednosti tenzora i drugih objekata povezanih s grafovima tijekom izvođenja TensorFlow grafa. Naredba za ispis TensorFlow dizajnirana je za besprijekoran rad s računskim grafom, omogućujući vam ispis vrijednosti tenzora na određenim točkama u grafu.
Da biste koristili naredbu za ispis u TensorFlowu, morate uvesti modul `tf` i koristiti funkciju `tf.print()`. Funkcija `tf.print()` uzima popis tenzora ili drugih objekata povezanih s grafom kao argumente i ispisuje njihove vrijednosti tijekom izvođenja grafa. Evo primjera:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Kada pokrenete ovaj kod, TensorFlow će izvršiti graf i ispisati vrijednost tenzora `x` na konzolu. Izlaz će biti:
10
Naredba za ispis TensorFlow također podržava ispis više tenzora ili drugih objekata povezanih s grafovima istovremeno. Funkciji `tf.print()` možete proslijediti popis tenzora ili objekata, a ona će ispisati njihove vrijednosti redoslijedom kojim se pojavljuju na popisu. Evo primjera:
python import tensorflow as tf # Define two tensors x = tf.constant(10) y = tf.constant(20) # Print the values of the tensors tf.print(x, y)
Izlaz ovog koda bit će:
10 20
Osim ispisa vrijednosti tenzora, naredba za ispis TensorFlow također podržava opcije oblikovanja slične Python naredbi za ispis. Možete odrediti format ispisanih vrijednosti pomoću argumenata `output_stream` i `end` funkcije `tf.print()`. Na primjer:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor with a custom format tf.print("The value of x is", x, output_stream=sys.stderr, end="!!!n")
U ovom primjeru, izlaz će se ispisati u standardni tok pogrešaka (`sys.stderr`) umjesto standardnog izlaza. Nakon ispisanih vrijednosti slijede tri uskličnika i znak novog retka.
Naredba ispisa u TensorFlowu razlikuje se od tipičnih naredbi ispisa u Pythonu svojom integracijom s računalnim grafom TensorFlow i sposobnošću ispisa vrijednosti tenzora i drugih objekata povezanih s grafom tijekom izvođenja grafa. Pruža moćan alat za otklanjanje pogrešaka i provjeru vrijednosti tenzora u različitim točkama na grafu TensorFlow.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning