Tiskalni stavek v TensorFlow se razlikuje od tipičnih tiskalnih stavkov v Pythonu na več načinov. TensorFlow je odprtokodno ogrodje strojnega učenja, ki ga je razvil Google in ponuja široko paleto orodij in funkcionalnosti za izdelavo in usposabljanje modelov strojnega učenja. Ena od ključnih razlik v izjavi za tiskanje TensorFlow je v njegovi integraciji z računskim grafom TensorFlow in njegovi zmožnosti tiskanja tenzorjev in drugih objektov, povezanih z grafom.
V Pythonu je izjava za tiskanje vgrajena funkcija, ki se uporablja za izpis besedila ali drugih vrednosti v konzolo. Uporablja se predvsem za odpravljanje napak ali za prikaz informacij med izvajanjem programa. Sintaksa za stavek za tiskanje v Pythonu je preprosta, kjer preprosto posredujete predmet ali vrednost, ki jo želite natisniti kot argument:
print(object)
Po drugi strani pa je v TensorFlow izjava za tiskanje del API-ja TensorFlow in se uporablja za tiskanje vrednosti tenzorjev in drugih predmetov, povezanih z grafom, med izvajanjem grafa TensorFlow. Izjava za tiskanje TensorFlow je zasnovana za nemoteno delo z računalniškim grafom, kar vam omogoča, da natisnete vrednosti tenzorjev na določenih točkah grafa.
Če želite uporabiti stavek za tiskanje v TensorFlow, morate uvoziti modul `tf` in uporabiti funkcijo `tf.print()`. Funkcija `tf.print()` vzame seznam tenzorjev ali drugih objektov, povezanih z grafom, kot argumente in natisne njihove vrednosti med izvajanjem grafa. Tukaj je primer:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Ko zaženete to kodo, bo TensorFlow izvedel graf in na konzolo natisnil vrednost tenzorja `x`. Rezultat bo:
10
Stavek za tiskanje TensorFlow podpira tudi tiskanje več tenzorjev ali drugih objektov, povezanih z grafom, hkrati. Funkciji `tf.print()` lahko posredujete seznam tenzorjev ali objektov in ta bo natisnila njihove vrednosti v vrstnem redu, kot so prikazane na seznamu. Tukaj je primer:
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)
Rezultat te kode bo:
10 20
Poleg tiskanja vrednosti tenzorjev, izjava za tiskanje TensorFlow podpira tudi možnosti oblikovanja, podobne Pythonovi izjavi za tiskanje. Format natisnjenih vrednosti lahko določite z uporabo argumentov `output_stream` in `end` funkcije `tf.print()`. Na primer:
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")
V tem primeru bo izhod natisnjen v standardni tok napak (`sys.stderr`) namesto v standardni izhod. Natisnjenim vrednostim bodo sledili trije klicaji in znak za novo vrstico.
Stavek za tiskanje v TensorFlow se razlikuje od tipičnih stavkov za tiskanje v Pythonu po svoji integraciji z računskim grafom TensorFlow in zmožnosti tiskanja vrednosti tenzorjev in drugih predmetov, povezanih z grafom, med izvajanjem grafa. Zagotavlja zmogljivo orodje za odpravljanje napak in pregledovanje vrednosti tenzorjev na različnih točkah grafa TensorFlow.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning