கூகுள் உருவாக்கிய பிரபலமான இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பான TensorFlow உடன் பணிபுரியும் போது, வரைபடத்தில் "Dangling print node" என்ற கருத்தைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். டென்சர்ஃப்ளோவில், ஒரு கணினி கற்றல் மாதிரியில் தரவு மற்றும் செயல்பாடுகளின் ஓட்டத்தைக் குறிக்க ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடம் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. வரைபடத்தில் உள்ள முனைகள் செயல்பாடுகளைக் குறிக்கின்றன, மேலும் விளிம்புகள் இந்த செயல்பாடுகளுக்கு இடையிலான தரவு சார்புகளைக் குறிக்கின்றன.
ஒரு அச்சு முனை, "tf.print" செயல்பாடு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது வரைபடத்தின் செயல்பாட்டின் போது ஒரு டென்சரின் மதிப்பை வெளியிட பயன்படுகிறது. இது பொதுவாக பிழைத்திருத்த நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, டெவலப்பர்கள் இடைநிலை மதிப்புகளை ஆய்வு செய்யவும், மாதிரியின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
தொங்கும் அச்சு முனை என்பது வரைபடத்தில் உள்ள வேறு எந்த முனையுடனும் இணைக்கப்படாத அச்சு முனையைக் குறிக்கிறது. இதன் பொருள் அச்சு முனையின் வெளியீடு எந்த அடுத்தடுத்த செயல்பாடுகளிலும் பயன்படுத்தப்படாது. இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், அச்சு அறிக்கை செயல்படுத்தப்படும், ஆனால் அதன் வெளியீடு வரைபடத்தின் ஒட்டுமொத்த செயல்பாட்டில் எந்த தாக்கத்தையும் ஏற்படுத்தாது.
வரைபடத்தில் தொங்கும் அச்சு முனை இருப்பதால், டென்சர்ஃப்ளோவில் எந்தப் பிழைகள் அல்லது சிக்கல்கள் ஏற்படாது. இருப்பினும், பயிற்சி அல்லது அனுமானத்தின் போது மாதிரியின் செயல்திறனில் இது தாக்கங்களை ஏற்படுத்தலாம். ஒரு அச்சு முனை செயல்படுத்தப்படும் போது, அது நினைவகம் மற்றும் கணக்கீடு அடிப்படையில் கூடுதல் மேல்நிலையை அறிமுகப்படுத்துகிறது. குறிப்பாக பெரிய மாதிரிகள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது இது வரைபடத்தின் செயல்பாட்டை மெதுவாக்கும்.
செயல்திறனில் தொங்கும் அச்சு முனைகளின் தாக்கத்தை குறைக்க, வரைபடத்தில் உள்ள மற்ற முனைகளுடன் அவற்றை அகற்ற அல்லது சரியாக இணைக்க பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. தேவைப்படும் போது மட்டுமே அச்சு அறிக்கைகள் செயல்படுத்தப்படுவதையும், அதன் வெளியீடு அடுத்தடுத்த செயல்பாடுகளால் பயன்படுத்தப்படுவதையும் இது உறுதி செய்கிறது. அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், தேவையற்ற கணக்கீடுகள் மற்றும் நினைவக பயன்பாடு தவிர்க்கப்படலாம், இது மேம்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் வேகத்திற்கு வழிவகுக்கும்.
தொங்கும் அச்சு முனையின் கருத்தை விளக்குவதற்கு இங்கே ஒரு எடுத்துக்காட்டு:
python import tensorflow as tf # Create a simple graph with a dangling print node a = tf.constant(5) b = tf.constant(10) c = tf.add(a, b) print_node = tf.print(c) # Execute the graph with tf.Session() as sess: sess.run(print_node)
இந்த எடுத்துக்காட்டில், அச்சு முனை வரைபடத்தில் உள்ள வேறு எந்த செயல்பாட்டுடனும் இணைக்கப்படவில்லை. எனவே, வரைபடத்தை இயக்குவதால் அச்சு அறிக்கை செயல்படுத்தப்படும், ஆனால் அது `c` இன் மதிப்பையோ அல்லது அடுத்தடுத்த செயல்பாடுகளையோ பாதிக்காது.
டென்சர்ஃப்ளோவில் தொங்கும் அச்சு முனை என்பது கணக்கீட்டு வரைபடத்தில் உள்ள வேறு எந்த முனையுடனும் இணைக்கப்படாத அச்சு செயல்பாட்டைக் குறிக்கிறது. இது பிழைகளை ஏற்படுத்தாது என்றாலும், நினைவகம் மற்றும் கணக்கீட்டின் அடிப்படையில் தேவையற்ற மேல்நிலையை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம் மாதிரியின் செயல்திறனை பாதிக்கலாம். வரைபடத்தை திறம்பட செயல்படுத்துவதை உறுதிசெய்ய தொங்கும் அச்சு முனைகளை அகற்றுவது அல்லது சரியாக இணைப்பது நல்லது.
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