Utskriftsuttrycket i TensorFlow skiljer sig från typiska tryckuttryck i Python på flera sätt. TensorFlow är ett ramverk för maskininlärning med öppen källkod utvecklat av Google som tillhandahåller ett brett utbud av verktyg och funktioner för att bygga och träna maskininlärningsmodeller. En av de viktigaste skillnaderna i TensorFlows utskriftsutlåtande ligger i dess integration med TensorFlows beräkningsgraf och dess förmåga att skriva ut tensorer och andra grafrelaterade objekt.
I Python är print-satsen en inbyggd funktion som används för att mata ut text eller andra värden till konsolen. Den används främst för felsökningsändamål eller för att visa information under programkörning. Syntaxen för print-satsen i Python är enkel, där du helt enkelt skickar objektet eller värdet du vill skriva ut som ett argument:
print(object)
Å andra sidan, i TensorFlow, är utskriftssatsen en del av TensorFlow API och används för att skriva ut värden för tensorer och andra grafrelaterade objekt under exekveringen av en TensorFlow-graf. TensorFlow-utskriften är utformad för att fungera sömlöst med beräkningsgrafen, så att du kan skriva ut tensorvärdena på specifika punkter i grafen.
För att använda print-satsen i TensorFlow måste du importera `tf`-modulen och använda `tf.print()`-funktionen. Funktionen `tf.print()` tar en lista över tensorer eller andra grafrelaterade objekt som argument och skriver ut deras värden under körningen av grafen. Här är ett exempel:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
När du kör den här koden kommer TensorFlow att köra grafen och skriva ut värdet på tensorn `x` till konsolen. Utgången blir:
10
Utskriftssatsen TensorFlow stöder även utskrift av flera tensorer eller andra grafrelaterade objekt samtidigt. Du kan skicka en lista med tensorer eller objekt till funktionen `tf.print()`, och den kommer att skriva ut deras värden i den ordning de visas i listan. Här är ett exempel:
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)
Utgången från denna kod kommer att vara:
10 20
Förutom att skriva ut tensorvärdena, stöder TensorFlow-utskriftssatsen även formateringsalternativ som liknar Python-utskriftssatsen. Du kan specificera formatet för de utskrivna värdena med argumenten `output_stream` och `end` för funktionen `tf.print()`. Till exempel:
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 det här exemplet kommer utdata att skrivas ut till standardfelströmmen (`sys.stderr`) istället för standardutdata. De utskrivna värdena kommer att följas av tre utropstecken och ett nyradstecken.
Utskriftssatsen i TensorFlow skiljer sig från typiska utskriftssats i Python genom sin integration med TensorFlows beräkningsgraf och dess förmåga att skriva ut värden för tensorer och andra grafrelaterade objekt under exekveringen av grafen. Den tillhandahåller ett kraftfullt verktyg för att felsöka och inspektera värdena för tensorer vid olika punkter i TensorFlow-grafen.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning