Por presi plurajn nodojn uzante tf.Print en TensorFlow, vi povas sekvi kelkajn paŝojn. Unue, vi devas importi la necesajn bibliotekojn kaj krei TensorFlow-sesion. Tiam, vi povas difini vian komputadgrafon kreante nodojn kaj ligante ilin per operacioj. Post kiam vi difinis la grafeon, vi povas uzi tf.Print por presi la valorojn de pluraj nodoj dum la ekzekuto de la grafeo.
La operacio tf.Print prenas du argumentojn: la nodojn, kiujn vi volas presi kaj liston de ĉenoj, kiuj servas kiel etikedoj por la presitaj valoroj. La nodoj povas esti ajnaj tensoroj aŭ variabloj de TensorFlow. La etikedoj estas laŭvolaj sed povas esti utilaj por identigi la presitajn valorojn.
Por uzi tf.Print, vi devas enmeti ĝin en la grafikaĵon ĉe la dezirataj lokoj. Vi povas fari tion envolvante la nodojn, kiujn vi volas presi per tf.Print. Ekzemple, supozu, ke vi havas du nodojn, "nodo1" kaj "nodo2", kaj vi volas presi iliajn valorojn. Vi povas uzi la jenan kodon:
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)
En ĉi tiu ekzemplo, ni kreas du konstantajn nodojn, "nodo1" kaj "nodo2", kun valoroj 1.0 kaj 2.0 respektive. Ni tiam difinas la nodon "sum_nodes" aldonante "nodo1" kaj "nodo2". Por presi la valorojn de "nodo1" kaj "nodo2", ni uzas tf.Print kun la nodoj kaj etikedoj kiel argumentoj. Ni ligas la presan operacion al la grafeo aldonante ĝin al la komputado de "sum_nodes". Fine, ni prizorgas la grafeon per la sesio de TensorFlow kaj presas la rezulton.
Kiam vi rulas la kodon, vi vidos la valorojn de "nodo1" kaj "nodo2" presitaj kune kun la rezulto de la komputado. La eligo estos io kiel:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Uzante tf.Print, vi povas presi la valorojn de multoblaj nodoj ĉe malsamaj lokoj en via komputa grafikaĵo. Ĉi tio povas esti helpema por sencimigi kaj kompreni la konduton de via modelo dum trejnado aŭ inferenco.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning