TensorFlow मा प्रिन्ट कथन Python मा विशिष्ट प्रिन्ट कथन भन्दा धेरै तरिकामा फरक छ। TensorFlow गुगलले विकास गरेको खुला स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र तालिम दिनका लागि उपकरण र कार्यक्षमताहरूको विस्तृत दायरा प्रदान गर्दछ। TensorFlow को प्रिन्ट कथन मा मुख्य भिन्नताहरु मध्ये एक TensorFlow को कम्प्युटेशनल ग्राफ संग यसको एकीकरण र tensors र अन्य ग्राफ-सम्बन्धित वस्तुहरु प्रिन्ट गर्ने क्षमता मा निहित छ।
पाइथनमा, प्रिन्ट कथन कन्सोलमा पाठ वा अन्य मानहरू आउटपुट गर्न प्रयोग गरिएको अन्तर्निर्मित प्रकार्य हो। यो मुख्य रूपमा डिबगिङ उद्देश्यका लागि वा कार्यक्रम कार्यान्वयनको क्रममा जानकारी प्रदर्शन गर्न प्रयोग गरिन्छ। पाइथनमा प्रिन्ट कथनको लागि सिन्ट्याक्स सीधा छ, जहाँ तपाइँ केवल वस्तु वा मानलाई तर्कको रूपमा छाप्न चाहानुहुन्छ:
print(object)
अर्कोतर्फ, TensorFlow मा, प्रिन्ट स्टेटमेन्ट TensorFlow API को अंश हो र TensorFlow ग्राफको कार्यान्वयनको क्रममा टेन्सर र अन्य ग्राफ-सम्बन्धित वस्तुहरूको मानहरू छाप्न प्रयोग गरिन्छ। TensorFlow प्रिन्ट कथन कम्प्युटेसनल ग्राफको साथ निर्बाध रूपमा काम गर्न डिजाइन गरिएको छ, तपाईंलाई ग्राफमा विशिष्ट बिन्दुहरूमा टेन्सरहरूको मानहरू प्रिन्ट गर्न अनुमति दिन्छ।
TensorFlow मा प्रिन्ट कथन प्रयोग गर्न, तपाईंले `tf` मोड्युल आयात गर्न र `tf.print()` प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ। `tf.print()` प्रकार्यले तर्कको रूपमा टेन्सर वा अन्य ग्राफ-सम्बन्धित वस्तुहरूको सूची लिन्छ र ग्राफको कार्यान्वयनको क्रममा तिनीहरूको मानहरू छाप्छ। यहाँ एउटा उदाहरण छ:
python import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.constant(10) # Print the value of the tensor tf.print(x)
तपाईंले यो कोड चलाउँदा, TensorFlow ले ग्राफ कार्यान्वयन गर्नेछ र कन्सोलमा टेन्सर `x` को मान प्रिन्ट गर्नेछ। आउटपुट हुनेछ:
10
TensorFlow प्रिन्ट कथनले एकै साथ धेरै टेन्सर वा अन्य ग्राफ-सम्बन्धित वस्तुहरू मुद्रण गर्न समर्थन गर्दछ। तपाईंले टेन्सर वा वस्तुहरूको सूची `tf.print()` प्रकार्यमा पास गर्न सक्नुहुन्छ, र यसले तिनीहरूको मानहरू सूचीमा देखा पर्ने क्रममा छाप्नेछ। यहाँ एउटा उदाहरण छ:
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)
यो कोड को आउटपुट हुनेछ:
10 20
टेन्सरहरूको मानहरू छाप्नुको अतिरिक्त, TensorFlow प्रिन्ट स्टेटमेन्टले पाइथन प्रिन्ट स्टेटमेन्ट जस्तै ढाँचा विकल्पहरूलाई पनि समर्थन गर्दछ। तपाईंले `tf.print()` प्रकार्यको `output_stream` र `end` तर्कहरू प्रयोग गरेर मुद्रित मानहरूको ढाँचा निर्दिष्ट गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि:
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")
यस उदाहरणमा, आउटपुट मानक आउटपुटको सट्टा मानक त्रुटि स्ट्रिम (`sys.stderr`) मा छापिनेछ। मुद्रित मानहरू पछि तीन विस्मयादिबोधक चिन्हहरू र नयाँ रेखा वर्णहरू हुनेछन्।
TensorFlow मा प्रिन्ट कथन TensorFlow कम्प्युटेशनल ग्राफसँग यसको एकीकरण र ग्राफको कार्यान्वयनको क्रममा टेन्सरहरू र अन्य ग्राफ-सम्बन्धित वस्तुहरूको मूल्यहरू छाप्ने क्षमताद्वारा पाइथनमा विशिष्ट प्रिन्ट कथनहरू भन्दा फरक छ। यसले TensorFlow ग्राफमा विभिन्न बिन्दुहरूमा टेन्सरहरूको मानहरू डिबग गर्न र निरीक्षण गर्नको लागि शक्तिशाली उपकरण प्रदान गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्