Utskriftssetningen i TensorFlow skiller seg fra typiske utskriftssetning i Python på flere måter. TensorFlow er et maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode utviklet av Google som gir et bredt spekter av verktøy og funksjoner for å bygge og trene maskinlæringsmodeller. En av de viktigste forskjellene i TensorFlows utskriftserklæring ligger i dens integrasjon med TensorFlows beregningsgraf og dens evne til å skrive ut tensorer og andre grafrelaterte objekter.
I Python er print-setningen en innebygd funksjon som brukes til å sende ut tekst eller andre verdier til konsollen. Den brukes først og fremst til feilsøkingsformål eller for å vise informasjon under programkjøring. Syntaksen for print-setningen i Python er enkel, der du ganske enkelt sender objektet eller verdien du vil skrive ut som et argument:
print(object)
På den annen side, i TensorFlow, er utskriftssetningen en del av TensorFlow API og brukes til å skrive ut verdiene til tensorer og andre grafrelaterte objekter under kjøringen av en TensorFlow-graf. TensorFlow-utskriftserklæringen er designet for å fungere sømløst med beregningsgrafen, slik at du kan skrive ut verdiene til tensorer på bestemte punkter i grafen.
For å bruke print-setningen i TensorFlow, må du importere `tf`-modulen og bruke `tf.print()`-funksjonen. Funksjonen `tf.print()` tar en liste over tensorer eller andre grafrelaterte objekter som argumenter og skriver ut verdiene deres under utførelsen av grafen. Her er et eksempel:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
Når du kjører denne koden, vil TensorFlow kjøre grafen og skrive ut verdien av tensoren `x` til konsollen. Utgangen vil være:
10
TensorFlow-utskriftserklæringen støtter også utskrift av flere tensorer eller andre grafrelaterte objekter samtidig. Du kan sende en liste over tensorer eller objekter til `tf.print()`-funksjonen, og den vil skrive ut verdiene deres i den rekkefølgen de vises i listen. Her er et eksempel:
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)
Utdata fra denne koden vil være:
10 20
I tillegg til å skrive ut verdiene til tensorer, støtter TensorFlow-utskriftssetningen også formateringsalternativer som ligner på Python-utskriftssetningen. Du kan spesifisere formatet til de utskrevne verdiene ved å bruke argumentene `output_stream` og `end` til `tf.print()`-funksjonen. For eksempel:
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")
I dette eksemplet vil utdata bli skrevet ut til standard feilstrøm (`sys.stderr`) i stedet for standardutdata. De trykte verdiene vil bli fulgt av tre utropstegn og et linjeskifttegn.
Utskriftssetningen i TensorFlow skiller seg fra typiske utskriftssetning i Python ved sin integrasjon med TensorFlow-beregningsgrafen og dens evne til å skrive ut verdiene til tensorer og andre grafrelaterte objekter under utførelse av grafen. Det gir et kraftig verktøy for å feilsøke og inspisere verdiene til tensorer på forskjellige punkter i TensorFlow-grafen.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er tekst til tale (TTS) og hvordan fungerer det med AI?
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er noen eksempler på algoritmens hyperparametre?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning