TensorFlow ਵਿੱਚ tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਈ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ TensorFlow ਸੈਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਫਿਰ, ਤੁਸੀਂ ਨੋਡ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਆਪਣੇ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦੌਰਾਨ ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
tf.Print ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੋ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ: ਨੋਡ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਤਰ ਦੀ ਸੂਚੀ ਜੋ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਲੇਬਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨੋਡ ਕੋਈ ਵੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਟੈਂਸਰ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਲੇਬਲ ਵਿਕਲਪਿਕ ਹਨ ਪਰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਥਾਨਾਂ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਪਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਟ ਕੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ tf.Print ਨਾਲ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਦੋ ਨੋਡ ਹਨ, "node1" ਅਤੇ "node2", ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
python import tensorflow as tf # Create a TensorFlow session sess = tf.Session() # Define the computation graph node1 = tf.constant(1.0) node2 = tf.constant(2.0) sum_nodes = tf.add(node1, node2) # Print the values of node1 and node2 print_nodes = tf.Print([node1, node2], [node1, node2], "Values of node1 and node2: ") # Connect the print operation to the graph sum_nodes_with_print = tf.add(sum_nodes, print_nodes) # Run the graph result = sess.run(sum_nodes_with_print) print(result)
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ 1 ਅਤੇ 2 ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ ਸਥਿਰ ਨੋਡ, "node1.0" ਅਤੇ "node2.0" ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ "node1" ਅਤੇ "node2" ਜੋੜ ਕੇ "sum_nodes" ਨੋਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। "node1" ਅਤੇ "node2" ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵਜੋਂ ਨੋਡਾਂ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ tf.ਪ੍ਰਿੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ "ਸਮ_ਨੋਡਸ" ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਣਨਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ "node1" ਅਤੇ "node2" ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇਖੋਗੇ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਹੋਵੇਗਾ:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਾਂ 'ਤੇ ਕਈ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ 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