Kanggo nyithak sawetara kelenjar nggunakake tf.Print ing TensorFlow, sampeyan bisa tindakake sawetara langkah. Pisanan, sampeyan kudu ngimpor perpustakaan sing dibutuhake lan nggawe sesi TensorFlow. Banjur, sampeyan bisa nemtokake grafik komputasi kanthi nggawe simpul lan nyambungake karo operasi. Yen wis ditetepake graph, sampeyan bisa nggunakake tf.Print kanggo print nilai saka macem-macem kelenjar sak eksekusi graph.
Operasi tf.Print njupuk rong argumen: simpul sing pengin dicithak lan dhaptar senar sing dadi label kanggo nilai sing dicithak. Node kasebut bisa dadi tensor utawa variabel TensorFlow. Label kasebut opsional nanging bisa migunani kanggo ngenali nilai sing dicithak.
Kanggo nggunakake tf.Print, sampeyan kudu nglebokake menyang grafik ing lokasi sing dikarepake. Sampeyan bisa nindakake iki kanthi mbungkus simpul sing pengin dicithak nganggo tf.Print. Contone, umpamane sampeyan duwe rong simpul, "node1" lan "node2", lan sampeyan pengin nyithak nilai kasebut. Sampeyan bisa nggunakake kode ing ngisor iki:
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)
Ing conto iki, kita nggawe rong simpul konstan, "node1" lan "node2", kanthi nilai 1.0 lan 2.0, masing-masing. Kita banjur nemtokake simpul "sum_nodes" kanthi nambahake "node1" lan "node2". Kanggo nyithak nilai "node1" lan "node2", kita nggunakake tf.Print karo simpul lan label minangka argumen. Kita nyambungake operasi cetak menyang grafik kanthi nambahake menyang komputasi "sum_nodes". Pungkasan, kita mbukak grafik nggunakake sesi TensorFlow lan nyithak asil.
Nalika sampeyan mbukak kode, sampeyan bakal weruh nilai "node1" lan "node2" dicithak bebarengan karo asil komputasi. Output bakal kaya:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
Kanthi nggunakake tf.Print, sampeyan bisa nyithak nilai saka macem-macem node ing lokasi sing beda-beda ing grafik komputasi. Iki bisa migunani kanggo debugging lan ngerti prilaku model nalika latihan utawa inferensi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning