يختلف بيان الطباعة في TensorFlow عن عبارات الطباعة النموذجية في Python بعدة طرق. TensorFlow هو إطار عمل تعلم آلي مفتوح المصدر طورته Google يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي. يكمن أحد الاختلافات الرئيسية في بيان طباعة TensorFlow في تكامله مع الرسم البياني الحسابي لـ TensorFlow وقدرته على طباعة الموترات والعناصر الأخرى المتعلقة بالرسم البياني.
في Python ، عبارة print عبارة عن وظيفة مضمنة تُستخدم لإخراج نص أو قيم أخرى إلى وحدة التحكم. يتم استخدامه بشكل أساسي لأغراض التصحيح أو لعرض المعلومات أثناء تنفيذ البرنامج. بناء جملة جملة print في Python واضح ومباشر ، حيث يمكنك ببساطة تمرير الكائن أو القيمة التي تريد طباعتها كوسيطة:
print(object)
من ناحية أخرى ، في TensorFlow ، يعد بيان الطباعة جزءًا من TensorFlow API ويستخدم لطباعة قيم الموتر والكائنات الأخرى ذات الصلة بالرسم البياني أثناء تنفيذ رسم بياني TensorFlow. تم تصميم بيان الطباعة TensorFlow للعمل بسلاسة مع الرسم البياني الحسابي ، مما يسمح لك بطباعة قيم الموترات في نقاط محددة في الرسم البياني.
لاستخدام جملة print في TensorFlow ، يلزمك استيراد الوحدة النمطية `tf` واستخدام الوظيفة` tf.print () `. تأخذ وظيفة `tf.print ()` قائمة بالموترات أو الكائنات الأخرى المتعلقة بالرسم البياني كوسائط وتطبع قيمها أثناء تنفيذ الرسم البياني. هنا مثال:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
عند تشغيل هذا الرمز ، سينفذ TensorFlow الرسم البياني ويطبع قيمة الموتر `x` إلى وحدة التحكم. سيكون الإخراج:
10
يدعم بيان الطباعة TensorFlow أيضًا طباعة موترات متعددة أو كائنات أخرى مرتبطة بالرسم البياني في وقت واحد. يمكنك تمرير قائمة الموترات أو الكائنات إلى وظيفة `tf.print ()` ، وسوف تطبع قيمها بالترتيب الذي تظهر به في القائمة. هنا 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)
سيكون إخراج هذا الرمز:
10 20
بالإضافة إلى طباعة قيم الموترات ، فإن بيان الطباعة TensorFlow يدعم أيضًا خيارات التنسيق المشابهة لبيان طباعة Python. يمكنك تحديد تنسيق القيم المطبوعة باستخدام "دفق الإخراج" و "end" للوظيفة `tf.print ()`. على سبيل المثال:
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")
في هذا المثال ، ستتم طباعة الإخراج إلى تدفق الخطأ القياسي (`sys.stderr`) بدلاً من الإخراج القياسي. ستتبع القيم المطبوعة بثلاث علامات تعجب وحرف سطر جديد.
يختلف بيان الطباعة في TensorFlow عن عبارات الطباعة النموذجية في Python من خلال تكامله مع الرسم البياني الحسابي TensorFlow وقدرته على طباعة قيم الموتر والكائنات الأخرى المتعلقة بالرسم البياني أثناء تنفيذ الرسم البياني. يوفر أداة قوية لتصحيح الأخطاء وفحص قيم الموترات في نقاط مختلفة في الرسم البياني TensorFlow.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning