通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法

yipeiwu_com5年前Python基础

使用matplotlib中的一些函数将tensorflow中的数据可视化,更加便于分析

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
  Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
  biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
  Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
  if activation_function is None:
    outputs = Wx_plus_b
  else:
    outputs = activation_function(Wx_plus_b)
  return outputs

# Make up some real data
x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise


# define placeholder for inputs to network
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
# add hidden layer
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
# add output layer
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)

# the error between prediction and real data
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
# important step

#initialize_all_variables已被弃用,使用tf.global_variables_initializer代替。 
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# plot the real data
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(x_data, y_data)
plt.ion() #使plt不会在show之后停止而是继续运行
plt.show()


for i in range(1000):
  # training
  sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
  if i % 50 == 0:
    # to visualize the result and improvement
    try:
      ax.lines.remove(lines[0]) #在每一次绘图之前先讲上一次绘图删除,使得画面更加清晰
    except Exception:
      pass
    prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data})
    # plot the prediction
    lines = ax.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5) #'r-'指绘制一个红色的线
    plt.pause(1) #指等待一秒钟

运行结果如下:(实际效果应该是动态的,应当使用ipython运行,使用jupyter运行则图片不是动态的)

python matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化

注意:initialize_all_variables已被弃用,使用tf.global_variables_initializer代替。

以上这篇通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

使用Django和Python创建Json response的方法

使用jQuery的.post提交,并期望得到多个数据,Python后台要使用json格式。 不指定datatype为json,让jquery自行判断数据类型。(注:跨域名请求数据,则使用...

pandas删除指定行详解

pandas删除指定行详解

在处理pandas的DataFrame中,如果想像excel那样筛选,只要其中的某一行或者几行,可以使用isin()方法来实现,只需要将需要的行值以列表方式传入即可,还可传入字典,进行指...

python client使用http post 到server端的代码

复制代码 代码如下:import urllib, httplib  import utils  import json     ...

Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现

Python Multiprocessing多进程 使用tqdm显示进度条的实现

1.背景 在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求 笔者使用的是:pathos.multipr...

Django集成百度富文本编辑器uEditor攻略

首先从 ueEditor官网 下载最新版本的包,目前官网上提供了ASP、.NET、PHP、JSP版本的,django版本只有一个第三方个人开发的,但看上出配置起来稍微复杂一点。 这里不介...