TensorFlow တွင် tf.Print အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စတစ်ခုမှာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို အမှားပြင်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းသည့်ဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူကို အမှားရှာခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ tf.Print သည် runtime တွင် tensor များ၏ တန်ဖိုးများကို print ထုတ်နိုင်စေသော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို ဖော်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း၊ မော်ဒယ်သည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း အလုပ်လုပ်ကြောင်း အတည်ပြုရန် အလယ်အလတ်တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ tf.Print သည် လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း ဂရပ်ရှိ မည်သည့်နေရာမဆို တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို ပရင့်ထုတ်ရန် အဆင်ပြေသောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အလွှာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များကို အမှားရှာသည့်အခါ ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
tf.Print ကိုအသုံးပြုရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို လိုချင်သောတည်နေရာရှိ ဂရပ်တွင် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းထည့်သွင်းပြီး အငြင်းအခုံအဖြစ် ပရင့်ထုတ်လိုသော တန်ဆာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဂရပ်ကို အကောင်အထည်ဖော်သောအခါ၊ tf.Print သည် tensor ၏ လက်ရှိတန်ဖိုးများကို စံအထွက်တွင် print ထုတ်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးရန်နှင့် ၎င်းတို့မှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ဤသည်မှာ tf.Print အသုံးပြုမှုကို သရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf # Define a simple computation graph x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = tf.add(x, y) # Insert tf.Print to print the value of z z = tf.Print(z, [z], "Value of z: ") # Create a session and run the graph with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) result = sess.run(z) print(result)
ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းသေနှစ်ခုဖြစ်သော x နှင့် y ကို အတူတကွပေါင်းထည့်သည့် ရိုးရှင်းသောတွက်ချက်မှုဂရပ်ကို ကျွန်ုပ်တို့သတ်မှတ်သည်။ ထို့နောက် x နှင့် y ၏ပေါင်းလဒ်ကိုကိုယ်စားပြုသော z တန်ဖိုးကို print ထုတ်ရန် tf.Print ကိုထည့်ပါ။ ဂရပ်ကို ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်သောအခါ၊ z ၏တန်ဖိုးကို စံအထွက်တွင် ရိုက်နှိပ်မည်ဖြစ်သည်။
tf.Print သည် machine learning model ကိုလေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း tensors များ၏တန်ဖိုးများကို စောင့်ကြည့်ရန်လည်းအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ tf.Print ကို ဂရပ်တွင် အမျိုးမျိုးသော အချက်များတွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် tensor များ၏ တန်ဖိုးများကို ခြေရာခံနိုင်ပြီး မော်ဒယ်သည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း သင်ယူနေကြောင်း သေချာစေသည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် ပျောက်ကွယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပေါက်ကွဲနေသော gradients ကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အထူးအထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။
Tf.Print သည် တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို အမှားရှာပြင်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် TensorFlow တွင် အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား runtime တွင် tensor များ၏တန်ဖိုးများကို print ထုတ်နိုင်ပြီး model ၏အပြုအမူအတွက် အဖိုးတန်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကိုပေးစွမ်းနိုင်စေပါသည်။ tf.Print ကို ဗျူဟာကျကျ အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်၏ အပြုအမူကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် မှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
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။