TensorFlow တွင် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ node အများအပြားကို ပရင့်ထုတ်ရန်၊ အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ သင်သည် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပြီး TensorFlow session တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်သည်။ ထို့နောက်၊ node များဖန်တီးပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် သင်၏တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဂရပ်ကို သင်သတ်မှတ်ပြီးသည်နှင့်၊ သင်သည် ဂရပ်ဖ်လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း node အများအပြား၏တန်ဖိုးများကို print ထုတ်ရန် tf.Print ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
tf.Print လုပ်ဆောင်ချက်သည် အငြင်းအခုံနှစ်ခုကို ယူသည်- သင်ပုံနှိပ်လိုသော ဆုံမှတ်များနှင့် ပုံနှိပ်တန်ဖိုးများအတွက် အညွှန်းများအဖြစ် ဆောင်ရွက်သော စာကြောင်းများစာရင်း။ node များသည် TensorFlow တင်းဆာများ သို့မဟုတ် ကိန်းရှင်များ ဖြစ်နိုင်သည်။ အညွှန်းများသည် ရွေးချယ်နိုင်သော်လည်း ပုံနှိပ်တန်ဖိုးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးဝင်နိုင်သည်။
tf.Print ကိုအသုံးပြုရန်၊ သင်အလိုရှိသောနေရာများတွင် ၎င်းကို ဂရပ်ဖ်တွင်ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သည်။ သင် tf.Print ဖြင့် ပရင့်ထုတ်လိုသော ဆုံမှတ်များကို ထုပ်ပိုးခြင်းဖြင့် ၎င်းကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်တွင် node နှစ်ခု၊ "node1" နှင့် "node2" ရှိပြီး ၎င်းတို့၏တန်ဖိုးများကို သင် print ထုတ်လိုသည်ဆိုပါစို့။ အောက်ပါကုဒ်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-
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)
ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တန်ဖိုး 1 နှင့် 2 အသီးသီးရှိသော ကိန်းသေအမှတ်များဖြစ်သည့် "node1.0" နှင့် "node2.0" ကို ဖန်တီးပါသည်။ ထို့နောက် "node1" နှင့် "node2" ကိုပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် "sum_nodes" node ကိုသတ်မှတ်သည်။ "node1" နှင့် "node2" ၏တန်ဖိုးများကို print ထုတ်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် tf.Print ကို node နှင့် labels များဖြင့် arguments အဖြစ်အသုံးပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို "sum_nodes" ၏တွက်ချက်မှုတွင်ထည့်ခြင်းဖြင့် ပရင့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဂရပ်နှင့်ချိတ်ဆက်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် TensorFlow စက်ရှင်ကို အသုံးပြု၍ ဂရပ်ဖစ်ကို လုပ်ဆောင်ပြီး ရလဒ်ကို ပရင့်ထုတ်ပါ။
ကုဒ်ကိုဖွင့်သောအခါ၊ တွက်ချက်မှုရလဒ်နှင့်အတူ "node1" နှင့် "node2" ၏တန်ဖိုးများကို သင်တွေ့ရပါမည်။ အထွက်သည် အောက်ပါကဲ့သို့ ဖြစ်လိမ့်မည်။
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
tf.Print ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ သင်၏တွက်ချက်မှုဂရပ်တွင် မတူညီသောနေရာများတွင် node အများအပြား၏တန်ဖိုးများကို သင် print ထုတ်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်နေစဉ် သို့မဟုတ် ကောက်ချက်ချနေစဉ် သင့်မော်ဒယ်၏အပြုအမူကို အမှားရှာခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။