په TensorFlow کې د tf.Print لپاره د کارولو یوه عام قضیه د کمپیوټري ګراف د اجرا کولو پرمهال د ټینسرونو ارزښتونو ډیبګ او څارنه ده. TensorFlow د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې لپاره یو پیاوړی چوکاټ دی، او دا د ماډلونو چلند د ډیبګ کولو او پوهیدو لپاره مختلف وسیلې چمتو کوي. tf.Print یو داسې وسیله ده چې موږ ته اجازه راکوي چې د چلولو په وخت کې د ټینسر ارزښتونه چاپ کړو.
د ماشین زده کړې ماډل د پراختیا په جریان کې، دا ډیری وختونه اړین دي چې د منځنیو ټینسرونو ارزښتونه معاینه کړي ترڅو تصدیق کړي چې ماډل د توقع سره سم کار کوي. tf.Print د اجرا کولو پرمهال په ګراف کې په هر ځای کې د ټینسر ارزښتونو چاپ کولو لپاره اسانه لار وړاندې کوي. دا په ځانګړي ډول ګټور کیدی شي کله چې پیچلي ماډلونه د ډیری پرتونو او عملیاتو سره ډیبګ کوي.
د tf.Print کارولو لپاره، موږ په ساده ډول دا په مطلوب ځای کې ګراف کې دننه کوو او هغه ټینسر چمتو کوو چې ارزښتونه یې موږ غواړو د دلیل په توګه چاپ کړو. کله چې ګراف اجرا شي، tf.Print به د ټینسر اوسني ارزښتونه معیاري محصول ته چاپ کړي. دا موږ ته اجازه راکوي چې ارزښتونه معاینه کړو او ډاډ ترلاسه کړو چې دوی سم دي.
دلته د tf.Print کارول روښانه کولو لپاره یو مثال دی:
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)
په دې مثال کې، موږ یو ساده محاسبه ګراف تعریف کوو چې دوه ثابت، x او y، یوځای اضافه کوي. بیا موږ د z ارزښت چاپ کولو لپاره tf.Print داخل کړو، کوم چې د x او y مجموعه څرګندوي. کله چې موږ ګراف چلوو، د z ارزښت به معیاري محصول ته چاپ شي.
tf.Print د ماشین زده کړې ماډل روزنې پرمهال د ټینسر ارزښتونو نظارت لپاره هم کارول کیدی شي. په ګراف کې په مختلفو ټکو کې د tf.Print په داخلولو سره، موږ کولی شو د ټینسر ارزښتونه تعقیب کړو او ډاډ ترلاسه کړو چې ماډل د توقع سره سم زده کوي. دا کیدای شي په ځانګړې توګه د هغو مسلو په پیژندلو کې ګټور وي لکه د ورکیدو یا چاودیدونکي درجې، کوم چې کولی شي د روزنې پروسې اغیزه وکړي.
Tf.Print د کمپیوټري ګراف اجرا کولو پرمهال د ټینسر ارزښتونو ډیبګ کولو او څارلو لپاره په TensorFlow کې ګټور وسیله ده. دا موږ ته اجازه راکوي چې د چلولو په وخت کې د ټینسر ارزښتونه چاپ کړو، د ماډل چلند ته ارزښتناکه بصیرت چمتو کوي. په ستراتیژیک ډول د tf.Print په کارولو سره، موږ کولی شو د ماډل چلند ښه پوهه ترلاسه کړو او ډاډ ترلاسه کړو چې دا په سمه توګه کار کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ