TensorFlow ਵਿੱਚ tf.Print ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। TensorFlow ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। tf.Print ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। tf.Print ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, tf.Print ਟੈਂਸਰ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਹੀ ਹਨ।
tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ:
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)
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਦੋ ਸਥਿਰਾਂਕਾਂ, x ਅਤੇ y ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ z ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ tf.Print ਪਾਵਾਂਗੇ, ਜੋ ਕਿ x ਅਤੇ y ਦੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, z ਦਾ ਮੁੱਲ ਮਿਆਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ tf.Print ਪਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਇਬ ਜਾਂ ਵਿਸਫੋਟ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Tf.Print ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ 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