TensorFlow میں پرنٹ اسٹیٹمنٹ Python کے عام پرنٹ اسٹیٹمنٹس سے کئی طریقوں سے مختلف ہے۔ TensorFlow ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے جسے Google نے تیار کیا ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کی تعمیر اور تربیت کے لیے ٹولز اور فنکشنلٹیز کی ایک وسیع رینج فراہم کرتا ہے۔ TensorFlow کے پرنٹ سٹیٹمنٹ میں ایک اہم فرق TensorFlow کے کمپیوٹیشنل گراف کے ساتھ اس کے انضمام اور ٹینسر اور گراف سے متعلق دیگر اشیاء کو پرنٹ کرنے کی صلاحیت میں ہے۔
Python میں، پرنٹ اسٹیٹمنٹ ایک بلٹ ان فنکشن ہے جو کنسول میں ٹیکسٹ یا دیگر اقدار کو آؤٹ پٹ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ بنیادی طور پر ڈیبگنگ کے مقاصد کے لیے یا پروگرام کے عمل کے دوران معلومات کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ Python میں پرنٹ اسٹیٹمنٹ کا نحو سیدھا سادا ہے، جہاں آپ صرف اس چیز یا قدر کو پاس کرتے ہیں جسے آپ دلیل کے طور پر پرنٹ کرنا چاہتے ہیں:
print(object)
دوسری طرف، TensorFlow میں، پرنٹ اسٹیٹمنٹ TensorFlow API کا حصہ ہے اور اسے TensorFlow گراف کی تکمیل کے دوران ٹینسر اور گراف سے متعلق دیگر اشیاء کی قدروں کو پرنٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ٹینسر فلو پرنٹ اسٹیٹمنٹ کو کمپیوٹیشنل گراف کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے آپ گراف میں مخصوص پوائنٹس پر ٹینسر کی قدروں کو پرنٹ کر سکتے ہیں۔
TensorFlow میں پرنٹ اسٹیٹمنٹ استعمال کرنے کے لیے، آپ کو `tf` ماڈیول درآمد کرنے اور `tf.print()` فنکشن استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ `tf.print()` فنکشن ٹینسر یا گراف سے متعلق دیگر اشیاء کی فہرست کو بطور دلیل لیتا ہے اور گراف کے عمل کے دوران ان کی اقدار کو پرنٹ کرتا ہے۔ یہاں ایک مثال ہے:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
جب آپ اس کوڈ کو چلاتے ہیں، تو TensorFlow گراف پر عمل درآمد کرے گا اور ٹینسر `x` کی قدر کو کنسول پر پرنٹ کرے گا۔ آؤٹ پٹ ہو گا:
10
TensorFlow پرنٹ سٹیٹمنٹ ایک ساتھ ایک سے زیادہ ٹینسر یا گراف سے متعلق دیگر اشیاء کو پرنٹ کرنے کی بھی حمایت کرتا ہے۔ آپ ٹینسر یا اشیاء کی فہرست کو `tf.print()` فنکشن میں منتقل کر سکتے ہیں، اور یہ ان کی اقدار کو اس ترتیب سے پرنٹ کرے گا جیسے وہ فہرست میں دکھائی دیتے ہیں۔ یہاں ایک مثال ہے:
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)
اس کوڈ کا آؤٹ پٹ یہ ہوگا:
10 20
ٹینسر کی قدروں کو پرنٹ کرنے کے علاوہ، TensorFlow پرنٹ اسٹیٹمنٹ Python پرنٹ اسٹیٹمنٹ کی طرح فارمیٹنگ کے اختیارات کو بھی سپورٹ کرتا ہے۔ آپ `tf.print()` فنکشن کے `output_stream` اور `end` آرگیومینٹس کا استعمال کرتے ہوئے پرنٹ شدہ اقدار کی شکل بتا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر:
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")
اس مثال میں، آؤٹ پٹ معیاری آؤٹ پٹ کے بجائے معیاری ایرر اسٹریم (`sys.stderr`) پر پرنٹ کیا جائے گا۔ پرنٹ شدہ اقدار کے بعد تین فجائیہ نشانات اور ایک نئی لائن کیریکٹر ہوگا۔
TensorFlow میں پرنٹ سٹیٹمنٹ Python کے مخصوص پرنٹ سٹیٹمنٹس سے مختلف ہے جس میں TensorFlow کمپیوٹیشنل گراف کے ساتھ انضمام اور گراف کی تکمیل کے دوران ٹینسر اور دیگر گراف سے متعلقہ اشیاء کی قدروں کو پرنٹ کرنے کی صلاحیت ہے۔ یہ TensorFlow گراف میں مختلف پوائنٹس پر ٹینسر کی قدروں کو ڈیبگ کرنے اور ان کا معائنہ کرنے کے لیے ایک طاقتور ٹول فراہم کرتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ:
- ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS) کیا ہے اور یہ AI کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- بڑے ڈیٹاسیٹ کا اصل مطلب کیا ہے؟
- الگورتھم کے ہائپرپیرامیٹر کی کچھ مثالیں کیا ہیں؟
- انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
- اگر منتخب کردہ مشین لرننگ الگورتھم مناسب نہیں ہے تو کیا ہوگا اور کوئی صحیح کو منتخب کرنے کو کیسے یقینی بنا سکتا ہے؟
- کیا مشین لرننگ ماڈل کو اپنی تربیت کے دوران نگرانی کی ضرورت ہے؟
- نیورل نیٹ ورک پر مبنی الگورتھم میں استعمال ہونے والے کلیدی پیرامیٹرز کیا ہیں؟
EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں