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tf.print 예제

예제가 TF 2.0에서 작동하지 않는 설명 문제를 설명합니다. tf.contrib.eager.defun 외부에서 그래프를 생성할 때는 session.run에 대한 입력에 반환된 op을 포함하거나 tf.control_dependenies([print_op])로 지정하여 실행된 작전에 대한 제어 종속성으로 연산을 사용해야 합니다. 이를 위해, 우리의 이전 예제에 추가 할 3 가지가 있습니다 : 이제 텐서 보드의 전체 전력과 사용이 명확해진다. 이를 통해 기계 학습 모델에서 오류를 쉽게 발견할 수 있습니다. 내 코드 예제는 매우 간단합니다. 여러 레이어와 더 많은 변수와 연산이 있는 모델을 상상해 보십시오! 예를 들어 텐서보드 –logdir=./tfb_logs/ –port=8090 –host=127.0.0.1 Yufeng G는 tf를 사용하는 방법에 대한 환상적인 비디오 및 기사를 만들었습니다. 인쇄 문. 그리고 그가 지적했듯이 인쇄 노드가 더 사용되는 방식으로 구조화하는 것이 중요합니다. 그가 말했듯이, 기본적으로 평가 메트릭을 제공하면서 모델 실행을 실행하고 단계별로 실행할 수 있습니다. 그래서 두 텐서를 추가하는 것은 효과가 있었고 우리는 추가를 인쇄 할 수있었습니다. 인쇄 문에서 보는 데 사용되는 것과 는 약간 다른 동작은 그래프에 소개하는 인쇄 노드가 인쇄 문이 발생할 때, 즉 계산 그래프에서 노드에 도달할 때 만 설정된다는 것입니다. 그러나 인쇄하는 내용에 대한 제한은 많지 않습니다.

텐서보드 서버(이 경우 http://127.0.0.1:8090)로 이동하면 다음이 표시됩니다. 본질적으로, 당신은 인쇄 문에서 세션을 실행하고 다음과 같이 사전을 피드 : 인쇄 (f”바이어스 매개 변수는 다음과 같습니다 {sess.run (b, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}}}} ” 나는 공식 문서가 개선 될 수 있다고 생각하지만, 그들은 또한 좋은 방법으로 기능을 소개하는 비디오를 만들었습니다. 헬로월드#코딩=utf-8importtensorflowastfhello=tf.constant(„htlloworld”)sess=tf. 세션()인쇄… : 다음과 같은, 마지막 방법은 CLI TensorFlow 디버거입니다. TensorFlow가 기계 학습 시스템을 구축하는 사람들에게 제공하는 모든 기능에 정말 흥분됩니다. 그들은 훌륭한 일을하고 있습니다! 더 많은 발전을 기대합니다! 🙂 이렇게 하면 TensorFlow의 인쇄 문이 일반적인 인쇄 문과 같은 방식으로 작동하지 않을 수 있습니다. .initialized_value를 사용하는 이유는 나중에 전역 변수 초기화자를 실행할 때 합계가 계산되기 전에 두 개의 텐서가 초기화되지 않았기 때문에 세분화하지 않기 때문입니다.

실제 계산은 session.run()을 사용하여 수행되므로 이 함수 내에서 값을 검사하는 방법을 찾아야 합니다. random_tensor_var_one의 값을 인쇄하려면 세션 내에서 실행한 다음 결과를 인쇄합니다. 먼저 계산 그래프를 작성합니다. TensorFlow 코드를 작성하는 동안 인쇄할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 물론, 고전적인 파이썬 내장, 인쇄 (또는 함수 인쇄()) 우리가 파이썬 3인 경우.) 있습니다. 그리고 텐서플로우의 인쇄 기능인 tf가 있습니다. 인쇄(대문자 P)를 확인합니다.