டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள மாறிக்கு அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை ஒதுக்குவதன் நோக்கம், டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பிற்குள் மேலும் செயலாக்க அச்சிடப்பட்ட தகவலைப் படம்பிடித்து கையாளுவதாகும். TensorFlow என்பது Google ஆல் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் நூலகமாகும், இது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்துவதற்கான விரிவான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. பயிற்சி அல்லது அனுமானத்தின் போது மாதிரியின் நடத்தை பிழைத்திருத்தம், கண்காணிப்பு மற்றும் புரிந்து கொள்ள டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகள் அச்சிடுதல் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இருப்பினும், அச்சு அறிக்கைகளின் நேரடி வெளியீடு பொதுவாக கன்சோலில் காட்டப்படும் மற்றும் TensorFlow செயல்பாடுகளுக்குள் எளிதாகப் பயன்படுத்த முடியாது. அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை மாறிக்கு ஒதுக்குவதன் மூலம், அச்சிடப்பட்ட தகவலை டென்சர்ஃப்ளோ டென்சர் அல்லது பைதான் மாறியாக சேமிக்க முடியும், இது கணக்கீட்டு வரைபடத்தில் அதை இணைத்து கூடுதல் கணக்கீடுகள் அல்லது பகுப்பாய்வுகளை செய்ய உதவுகிறது.
அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை மாறிக்கு ஒதுக்குவது, டென்சர்ஃப்ளோவின் கணக்கீட்டு திறன்களைப் பயன்படுத்தவும், அச்சிடப்பட்ட தகவலை பரந்த இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கவும் அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, மாதிரியில் முடிவெடுக்க அச்சிடப்பட்ட மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம், குறிப்பிட்ட நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் மாதிரி அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்கலாம் அல்லது டென்சர்ஃப்ளோவின் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளைப் பயன்படுத்தி அச்சிடப்பட்ட தகவலைக் காட்சிப்படுத்தலாம். அச்சிடப்பட்ட வெளியீட்டை ஒரு மாறியாகப் படம்பிடிப்பதன் மூலம், டென்சர்ஃப்ளோவின் விரிவான செயல்பாடுகளான கணிதச் செயல்பாடுகள், தரவு மாற்றங்கள் அல்லது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மூலம் அதைக் கடந்து செல்வது போன்றவற்றைப் பயன்படுத்தி அதைக் கையாளலாம் மற்றும் கையாளலாம்.
அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள மாறிக்கு ஒதுக்குவதன் நோக்கத்தை விளக்குவதற்கு இங்கே ஒரு எடுத்துக்காட்டு:
python import tensorflow as tf x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) # Assign the printed output to a variable result = tf.print("The sum of x and y is:", x + y) # Use the printed output within TensorFlow operations result_squared = tf.square(result) with tf.Session() as sess: # Evaluate the TensorFlow operations print(sess.run(result_squared))
இந்த எடுத்துக்காட்டில், `x` மற்றும் `y` கூட்டுத்தொகையின் அச்சிடப்பட்ட வெளியீட்டை `முடிவு` மாறிக்கு ஒதுக்குகிறோம். இந்த மாறியை டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகளுக்குள் பயன்படுத்தலாம், அதாவது `result_squared` மாறியில் ஸ்கொயர் செய்வது. இறுதியாக, ஒரு அமர்வில் டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகளை மதிப்பீடு செய்து, ஸ்கொயர் முடிவை அச்சிடுகிறோம்.
அச்சு அழைப்பின் வெளியீட்டை மாறிக்கு ஒதுக்குவதன் மூலம், டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்பிற்குள் அச்சிடப்பட்ட தகவலை திறம்பட பயன்படுத்த முடியும், இது சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்ய, முடிவுகளை எடுக்க அல்லது இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளின் ஒரு பகுதியாக அச்சிடப்பட்ட வெளியீட்டைக் காட்சிப்படுத்த உதவுகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல்:
- டெக்ஸ்ட் டு ஸ்பீச் (TTS) என்றால் என்ன, அது AI உடன் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுத்தொகுப்பு உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?
- அல்காரிதத்தின் ஹைபர்பாராமீட்டர்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் யாவை?
- இசையமைத்தல் கற்றல் என்றால் என்ன?
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் பொருத்தமானதாக இல்லாவிட்டால் என்ன செய்வது மற்றும் சரியானதைத் தேர்ந்தெடுப்பதை எவ்வாறு உறுதிப்படுத்துவது?
- ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி அதன் பயிற்சியின் போது மேற்பார்வை தேவையா?
- நியூரல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவுருக்கள் யாவை?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க