دستور چاپ در TensorFlow از چند جهت با دستورات چاپ معمولی در پایتون متفاوت است. TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که توسط Google توسعه یافته است که طیف گسترده ای از ابزارها و عملکردها را برای ساخت و آموزش مدل های یادگیری ماشین ارائه می دهد. یکی از تفاوتهای کلیدی در دستور چاپ تنسورفلو در ادغام آن با نمودار محاسباتی تنسورفلو و توانایی آن برای چاپ تانسورها و سایر اشیاء مرتبط با گراف است.
در پایتون، دستور print یک تابع داخلی است که برای خروجی متن یا مقادیر دیگر به کنسول استفاده می شود. در درجه اول برای اهداف اشکال زدایی یا نمایش اطلاعات در طول اجرای برنامه استفاده می شود. نحو دستور چاپ در پایتون ساده است، جایی که شما به سادگی شی یا مقداری را که می خواهید چاپ کنید به عنوان آرگومان ارسال می کنید:
print(object)
از سوی دیگر، در TensorFlow، دستور print بخشی از API TensorFlow است و برای چاپ مقادیر تانسورها و سایر اشیاء مرتبط با گراف در طول اجرای یک گراف TensorFlow استفاده میشود. دستور چاپ TensorFlow برای کار یکپارچه با نمودار محاسباتی طراحی شده است و به شما امکان می دهد مقادیر تانسورها را در نقاط خاصی از نمودار چاپ کنید.
برای استفاده از عبارت print در TensorFlow، باید ماژول «tf» را وارد کنید و از تابع «tf.print()» استفاده کنید. تابع «tf.print()» فهرستی از تانسورها یا دیگر اشیاء مرتبط با گراف را به عنوان آرگومان می گیرد و مقادیر آنها را در طول اجرای گراف چاپ می کند. به عنوان مثال:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
وقتی این کد را اجرا می کنید، TensorFlow نمودار را اجرا می کند و مقدار تانسور x را در کنسول چاپ می کند. خروجی خواهد بود:
10
دستور چاپ TensorFlow همچنین از چاپ چندین تانسور یا سایر اشیاء مرتبط با گراف به طور همزمان پشتیبانی می کند. میتوانید فهرستی از تانسورها یا اشیا را به تابع «tf.print()» بفرستید و مقادیر آنها را به ترتیبی که در لیست ظاهر میشوند چاپ میکند. به عنوان مثال:
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)
خروجی این کد به صورت زیر خواهد بود:
10 20
دستور چاپ TensorFlow علاوه بر چاپ مقادیر تانسورها، از گزینه های قالب بندی مشابه دستور چاپ پایتون نیز پشتیبانی می کند. می توانید قالب مقادیر چاپ شده را با استفاده از آرگومان های «output_stream» و «end» تابع «tf.print()» مشخص کنید. مثلا:
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")
در این مثال، خروجی به جای خروجی استاندارد در جریان خطای استاندارد (`sys.stderr`) چاپ می شود. مقادیر چاپ شده با سه علامت تعجب و یک کاراکتر خط جدید دنبال می شوند.
دستور چاپ در TensorFlow با دستورات چاپ معمولی در پایتون به دلیل ادغام آن با گراف محاسباتی TensorFlow و توانایی آن برای چاپ مقادیر تانسورها و سایر اشیاء مرتبط با گراف در طول اجرای نمودار متفاوت است. این ابزار قدرتمندی برای اشکال زدایی و بازرسی مقادیر تانسورها در نقاط مختلف نمودار TensorFlow فراهم می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید