ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਤੋਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪਾਇਥੋਨਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ TensorFlow ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ
TensorFlow ਵਿੱਚ tf.Print ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਕੀ ਹੈ?
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
TensorFlow ਵਿੱਚ tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
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 ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ tf.Print ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ
ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਟਕਦਾ ਪ੍ਰਿੰਟ ਨੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ "ਡੈਂਲਿੰਗ ਪ੍ਰਿੰਟ ਨੋਡ" ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਨੋਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ
TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਾਲ ਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇਣ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
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 ਦਾ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
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 ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਹੈ