Η δήλωση εκτύπωσης στο TensorFlow διαφέρει από τις τυπικές δηλώσεις εκτύπωσης στην Python με πολλούς τρόπους. Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την Google και παρέχει ένα ευρύ φάσμα εργαλείων και λειτουργιών για τη δημιουργία και την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Μία από τις βασικές διαφορές στη δήλωση εκτύπωσης του TensorFlow έγκειται στην ενσωμάτωσή του με το υπολογιστικό γράφημα του TensorFlow και στην ικανότητά του να εκτυπώνει τανυστές και άλλα αντικείμενα που σχετίζονται με γραφήματα.
Στην Python, η δήλωση εκτύπωσης είναι μια ενσωματωμένη συνάρτηση που χρησιμοποιείται για την έξοδο κειμένου ή άλλων τιμών στην κονσόλα. Χρησιμοποιείται κυρίως για σκοπούς εντοπισμού σφαλμάτων ή για την εμφάνιση πληροφοριών κατά την εκτέλεση του προγράμματος. Η σύνταξη για την πρόταση εκτύπωσης στην Python είναι απλή, όπου απλώς μεταβιβάζετε το αντικείμενο ή την τιμή που θέλετε να εκτυπώσετε ως όρισμα:
print(object)
Από την άλλη πλευρά, στο TensorFlow, η πρόταση εκτύπωσης είναι μέρος του API TensorFlow και χρησιμοποιείται για την εκτύπωση των τιμών των τανυστών και άλλων αντικειμένων που σχετίζονται με γραφήματα κατά την εκτέλεση ενός γραφήματος TensorFlow. Η δήλωση εκτύπωσης TensorFlow έχει σχεδιαστεί για να λειτουργεί άψογα με το υπολογιστικό γράφημα, επιτρέποντάς σας να εκτυπώνετε τις τιμές των τανυστών σε συγκεκριμένα σημεία του γραφήματος.
Για να χρησιμοποιήσετε τη δήλωση εκτύπωσης στο TensorFlow, πρέπει να εισαγάγετε τη λειτουργική μονάδα `tf` και να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση `tf.print()`. Η συνάρτηση `tf.print()` παίρνει μια λίστα με τανυστές ή άλλα αντικείμενα που σχετίζονται με γραφήματα ως ορίσματα και εκτυπώνει τις τιμές τους κατά την εκτέλεση του γραφήματος. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Όταν εκτελείτε αυτόν τον κώδικα, το TensorFlow θα εκτελέσει το γράφημα και θα εκτυπώσει την τιμή του τανυστή `x` στην κονσόλα. Η έξοδος θα είναι:
10
Η δήλωση εκτύπωσης TensorFlow υποστηρίζει επίσης την εκτύπωση πολλαπλών τανυστών ή άλλων αντικειμένων που σχετίζονται με γραφήματα ταυτόχρονα. Μπορείτε να περάσετε μια λίστα τανυστών ή αντικειμένων στη συνάρτηση `tf.print()` και θα εκτυπώσει τις τιμές τους με τη σειρά που εμφανίζονται στη λίστα. Εδώ είναι ένα παράδειγμα:
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)
Η έξοδος αυτού του κώδικα θα είναι:
10 20
Εκτός από την εκτύπωση των τιμών των τανυστών, η δήλωση εκτύπωσης TensorFlow υποστηρίζει επίσης επιλογές μορφοποίησης παρόμοιες με τη δήλωση εκτύπωσης Python. Μπορείτε να καθορίσετε τη μορφή των εκτυπωμένων τιμών χρησιμοποιώντας τα ορίσματα «output_stream» και «end» της συνάρτησης «tf.print()». Για παράδειγμα:
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")
Σε αυτό το παράδειγμα, η έξοδος θα εκτυπωθεί στην τυπική ροή σφαλμάτων (`sys.stderr`) αντί για την τυπική έξοδο. Οι εκτυπωμένες τιμές θα ακολουθούνται από τρία θαυμαστικά και έναν χαρακτήρα νέας γραμμής.
Η δήλωση εκτύπωσης στο TensorFlow διαφέρει από τις τυπικές δηλώσεις εκτύπωσης στην Python λόγω της ενσωμάτωσής της με τον υπολογιστικό γράφημα TensorFlow και της ικανότητάς της να εκτυπώνει τις τιμές των τανυστών και άλλων αντικειμένων που σχετίζονται με το γράφημα κατά την εκτέλεση του γραφήματος. Παρέχει ένα ισχυρό εργαλείο για τον εντοπισμό σφαλμάτων και την επιθεώρηση των τιμών των τανυστών σε διαφορετικά σημεία του γραφήματος TensorFlow.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning