TensorFlow ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorFlow ਦੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ TensorFlow ਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਬੰਧਤ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਹੋਰ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਲਈ ਸੰਟੈਕਸ ਸਿੱਧਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:
print(object)
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, TensorFlow ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ TensorFlow API ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ TensorFlow ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਟੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਬੰਧਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ `tf` ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ `tf.print()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। `tf.print()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਟੈਂਸਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਗ੍ਰਾਫ਼-ਸਬੰਧਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ TensorFlow ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਚਲਾਏਗਾ ਅਤੇ ਕੰਸੋਲ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰ `x` ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੇਗਾ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ:
10
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਕਈ ਟੈਂਸਰਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਬੰਧਤ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ 'tf.print()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਾਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ:
python import tensorflow as tf # Define two tensors x = tf.constant(10) y = tf.constant(20) # Print the values of the tensors tf.print(x, y)
ਇਸ ਕੋਡ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ:
10 20
ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ `tf.print()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ `output_stream` ਅਤੇ `end` ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਫਾਰਮੈਟ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor with a custom format tf.print("The value of x is", x, output_stream=sys.stderr, end="!!!n")
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਟੈਂਡਰਡ ਐਰਰ ਸਟ੍ਰੀਮ (`sys.stderr`) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਤਿੰਨ ਵਿਸਮਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਾਈਨ ਅੱਖਰ ਹੋਣਗੇ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦੌਰਾਨ ਟੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗ੍ਰਾਫ-ਸਬੰਧਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ