کله چې د TensorFlow سره کار کول، د ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی، دا مهمه ده چې په ګراف کې د "ډنګینګ چاپ نوډ" مفهوم پوه شي. په TensorFlow کې، یو کمپیوټري ګراف جوړ شوی ترڅو د ماشین زده کړې ماډل کې د ډیټا او عملیاتو جریان استازیتوب وکړي. په ګراف کې نوډونه د عملیاتو استازیتوب کوي، او څنډې د دې عملیاتو ترمنځ د معلوماتو انحصار څرګندوي.
د چاپ نوډ چې د "tf.print" عملیاتو په نوم هم پیژندل کیږي، د ګراف د اجرا کولو پرمهال د ټینسر ارزښت تولیدولو لپاره کارول کیږي. دا عموما د ډیبګ کولو موخو لپاره کارول کیږي، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې منځني ارزښتونه معاینه کړي او د ماډل پرمختګ تعقیب کړي.
یو ډنګلینګ چاپ نوډ د چاپ نوډ ته اشاره کوي چې په ګراف کې له کوم بل نوډ سره وصل نه وي. دا پدې مانا ده چې د چاپ نوډ محصول د راتلونکو عملیاتو لخوا نه کارول کیږي. په داسې حاالتو کې، د چاپ بیان به اجرا شي، مګر د هغې محصول به د ګراف په ټولیز اجرا کولو باندې هیڅ اغیزه ونلري.
په ګراف کې د ځړونکي چاپ نوډ شتون په TensorFlow کې د کومې تېروتنې یا مسلو لامل نه کیږي. په هرصورت، دا کولی شي د روزنې یا تحلیل په جریان کې د ماډل فعالیت باندې اغیز ولري. کله چې د چاپ نوډ اجرا شي، دا د حافظې او محاسبې له مخې اضافي سر معرفي کوي. دا کولی شي د ګراف اجرا کول ورو کړي، په ځانګړې توګه کله چې د لوی ماډلونو او ډیټاسیټونو سره معامله کوي.
د دې لپاره چې په فعالیت باندې د پیچلي چاپ نوډونو اغیز کم کړي، دا سپارښتنه کیږي چې په ګراف کې د نورو نوډونو سره لیرې یا په سمه توګه وصل کړئ. دا ډاډ ورکوي چې د چاپ بیانات یوازې د اړتیا په وخت کې اجرا کیږي او دا چې د دوی محصول د راتلونکو عملیاتو لخوا کارول کیږي. د دې کولو سره، د غیر ضروري محاسبې او د حافظې کارولو مخه نیول کیدی شي، چې د ښه موثریت او سرعت لامل کیږي.
دلته یو مثال دی چې د ډنګینګ چاپ نوډ مفهوم روښانه کړي:
python import tensorflow as tf # Create a simple graph with a dangling print node a = tf.constant(5) b = tf.constant(10) c = tf.add(a, b) print_node = tf.print(c) # Execute the graph with tf.Session() as sess: sess.run(print_node)
په دې مثال کې، د چاپ نوډ په ګراف کې د کوم بل عملیات سره تړاو نلري. له همدې امله، د ګراف اجرا کول به د چاپ بیان اجرا کولو پایله ولري، مګر دا به د `c` ارزښت یا کوم راتلونکي عملیات اغیزه ونکړي.
په TensorFlow کې یو ځوړند چاپ نوډ د چاپ عملیاتو ته اشاره کوي چې په کمپیوټري ګراف کې له کوم بل نوډ سره وصل ندي. پداسې حال کې چې دا د غلطیو لامل نه کیږي ، دا کولی شي د حافظې او محاسبې په شرایطو کې د غیر ضروري سر په معرفي کولو سره د ماډل فعالیت اغیزه وکړي. دا مشوره ورکول کیږي چې د ګراف مؤثره اجرا کولو ډاډ ترلاسه کولو لپاره د پیچلي چاپ نوډونه لرې کړئ یا په سمه توګه وصل کړئ.
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