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

python去掉字符串中重复字符的方法

复制代码 代码如下:If order does not matter, you can use "".join(set(foo))set() will create a set of u...

python如何生成各种随机分布图

python如何生成各种随机分布图

在学习生活中,我们经常性的发现有很多事物背后都有某种规律,而且,这种规律可能符合某种随机分布,比如:正态分布、对数正态分布、beta分布等等。 所以,了解某种分布对一些事物有更加深入的理...

Python3如何对urllib和urllib2进行重构

这篇文章主要介绍了Python3如何对urllib和urllib2进行重构,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 python...

Django中间件基础用法详解

前言 django的中间件可以在视图函数执行前执行,比如登陆验证、日志记录等,下面简单说明一下中间件的基础用法,主要为笔者学习时的笔记 1. 在django项目文件夹下创建一个用于存放中...

Python实现多级目录压缩与解压文件的方法

本文实例讲述了Python实现多级目录压缩与解压文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 咱向来就是拿来主意,也发个东西供同行“拿来”使用吧 咱信奉的就是少量的代码完成大量的工作,虽...