TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੱਗੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। TensorFlow ਵਿੱਚ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਛਾਪਣਾ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਟੈਂਸਰ ਜਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਗਣਨਾ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਸਾਨੂੰ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਖਾਸ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ TensorFlow ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵੀ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ:
python import tensorflow as tf x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) # Assign the printed output to a variable result = tf.print("The sum of x and y is:", x + y) # Use the printed output within TensorFlow operations result_squared = tf.square(result) with tf.Session() as sess: # Evaluate the TensorFlow operations print(sess.run(result_squared))
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੇਰੀਏਬਲ `ਨਤੀਜੇ` ਨੂੰ `x` ਅਤੇ `y` ਦੇ ਜੋੜ ਦੀ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਇਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ TensorFlow ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਨੂੰ `result_squared` ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਵਰਗ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
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