TensorFlow میں tf.Print کا استعمال کرتے ہوئے متعدد نوڈس پرنٹ کرنے کے لیے، آپ چند مراحل پر عمل کر سکتے ہیں۔ سب سے پہلے، آپ کو ضروری لائبریریاں درآمد کرنے اور TensorFlow سیشن بنانے کی ضرورت ہے۔ اس کے بعد، آپ نوڈس بنا کر اور ان کو آپریشنز کے ساتھ جوڑ کر اپنے حسابی گراف کی وضاحت کر سکتے ہیں۔ ایک بار جب آپ گراف کی وضاحت کر لیتے ہیں، تو آپ tf.Print کا استعمال کر سکتے ہیں گراف کے عمل کے دوران ایک سے زیادہ نوڈس کی قدروں کو پرنٹ کرنے کے لیے۔
tf.Print آپریشن دو دلائل لیتا ہے: وہ نوڈس جنہیں آپ پرنٹ کرنا چاہتے ہیں اور تاروں کی فہرست جو پرنٹ شدہ اقدار کے لیبل کے طور پر کام کرتی ہیں۔ نوڈس کوئی بھی TensorFlow ٹینسر یا متغیر ہو سکتے ہیں۔ لیبلز اختیاری ہیں لیکن پرنٹ شدہ اقدار کی شناخت کے لیے مفید ہو سکتے ہیں۔
tf.Print استعمال کرنے کے لیے، آپ کو اسے مطلوبہ مقامات پر گراف میں داخل کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ یہ ان نوڈس کو لپیٹ کر کرسکتے ہیں جنہیں آپ tf.Print کے ساتھ پرنٹ کرنا چاہتے ہیں۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ آپ کے پاس دو نوڈز ہیں، "node1" اور "node2"، اور آپ ان کی قدریں پرنٹ کرنا چاہتے ہیں۔ آپ درج ذیل کوڈ استعمال کر سکتے ہیں:
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)
اس مثال میں، ہم بالترتیب 1 اور 2 کی قدروں کے ساتھ دو مستقل نوڈس، "node1.0" اور "node2.0" بناتے ہیں۔ پھر ہم "node1" اور "node2" کو شامل کرکے "sum_nodes" نوڈ کی وضاحت کرتے ہیں۔ "node1" اور "node2" کی قدروں کو پرنٹ کرنے کے لیے، ہم ٹی ایف استعمال کرتے ہیں۔ نوڈس اور لیبلز کے ساتھ بطور دلیل۔ ہم پرنٹ آپریشن کو "sum_nodes" کے حساب میں شامل کر کے گراف سے منسلک کرتے ہیں۔ آخر میں، ہم TensorFlow سیشن کا استعمال کرتے ہوئے گراف چلاتے ہیں اور نتیجہ پرنٹ کرتے ہیں۔
جب آپ کوڈ چلاتے ہیں، تو آپ کو کمپیوٹیشن کے نتیجے کے ساتھ پرنٹ شدہ "node1" اور "node2" کی قدریں نظر آئیں گی۔ آؤٹ پٹ کچھ اس طرح ہوگی:
Values of node1 and node2: [1.0, 2.0] 3.0
tf.Print کا استعمال کرکے، آپ اپنے کمپیوٹیشن گراف میں مختلف مقامات پر متعدد نوڈس کی ویلیو پرنٹ کرسکتے ہیں۔ یہ تربیت یا تخمینہ کے دوران آپ کے ماڈل کے رویے کو ڈیبگ کرنے اور سمجھنے میں مددگار ثابت ہو سکتا 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