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這篇文章給大家分享的是有關如何通過python的matplotlib包將Tensorflow數據進行可視化的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
使用matplotlib中的一些函數將tensorflow中的數據可視化,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已被棄用,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不會在show之后停止而是繼續運行 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]) #在每一次繪圖之前先講上一次繪圖刪除,使得畫面更加清晰 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-'指繪制一個紅色的線 plt.pause(1) #指等待一秒鐘
運行結果如下:(實際效果應該是動態的,應當使用ipython運行,使用jupyter運行則圖片不是動態的)
注意:initialize_all_variables已被棄用,使用tf.global_variables_initializer代替。
感謝各位的閱讀!關于“如何通過python的matplotlib包將Tensorflow數據進行可視化”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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