لطباعة عقد متعددة باستخدام tf.Print في TensorFlow ، يمكنك اتباع بعض الخطوات. أولاً ، تحتاج إلى استيراد المكتبات الضرورية وإنشاء جلسة TensorFlow. بعد ذلك ، يمكنك تحديد الرسم البياني الحسابي الخاص بك عن طريق إنشاء العقد وربطها بالعمليات. بمجرد تحديد الرسم البياني ، يمكنك استخدام tf.Print لطباعة قيم العقد المتعددة أثناء تنفيذ الرسم البياني.
تأخذ عملية tf.Print وسيطتين: العقد التي تريد طباعتها وقائمة السلاسل التي تعمل كتسميات للقيم المطبوعة. يمكن أن تكون العقد أي موترات أو متغيرات TensorFlow. الملصقات اختيارية ولكنها قد تكون مفيدة في تحديد القيم المطبوعة.
لاستخدام tf.Print ، تحتاج إلى إدراجه في الرسم البياني في المواقع المرغوبة. يمكنك القيام بذلك عن طريق لف العقد التي تريد طباعتها باستخدام tf.Print. على سبيل المثال ، افترض أن لديك عقدتان ، "عقدة 1" و "عقدة 2" ، وتريد طباعة قيمها. يمكنك استخدام الكود التالي:
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)
في هذا المثال ، نقوم بإنشاء عقدتين ثابتتين ، "عقدة 1" و "عقدة 2" ، بقيمتي 1.0 و 2.0 ، على التوالي. ثم نحدد العقدة "sum_nodes" بإضافة "node1" و "node2". لطباعة قيم "node1" و "node2" ، نستخدم tf.Print مع العقد والتسميات كوسيطات. نقوم بتوصيل عملية الطباعة بالرسم البياني عن طريق إضافته إلى حساب "sum_nodes". أخيرًا ، قمنا بتشغيل الرسم البياني باستخدام جلسة TensorFlow وطباعة النتيجة.
عند تشغيل الكود ، سترى قيمتي "node1" و "node2" مطبوعة مع نتيجة الحساب. سيكون الإخراج شيئًا مثل:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
باستخدام tf.Print ، يمكنك طباعة قيم العقد المتعددة في مواقع مختلفة في الرسم البياني الحسابي الخاص بك. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في تصحيح الأخطاء وفهم سلوك نموذجك أثناء التدريب أو الاستدلال.
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