下面设置展示的图像类型,这里设置为向量图: def use_svg_display(): display.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): use_svg_display() plt.rcParams['figure.figsize']=figsize set_figsize() plt.scatter(features
通过生成第二个特征features[:,1]和标签labels的散点图,可以更直观地观察两者间的线性关系。 def use_svg_display(): # ⽤用⽮矢量量图显示 display.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)): use_svg_display() # 设置图的尺⼨寸 plt.rcParams['figure.figsize'] = ...
set_matplotlib_formats('svg') 我们定义set_figsize函数来设置图表大小。 注意,这里可以直接使用d2l.plt,因为导入语句 from matplotlib import pyplot as plt已标记为保存到d2l包中。 def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)): #@save """设置matplotlib的图表大小""" use_svg_display() d2l.plt.rcParams['...
在本节中,我们将应用此模型来识别图像中的字符。 %matplotlibinlineimportmathimporttorchimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2ld2l.use_svg_display() %matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportgluon,np,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()d2l.use_svg_display() %matplotlibinlineimportmathimporttensorflowastffro...
use_svg_display() # 设置图的尺寸 plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize def show_fashion_mnist(images, labels): use_svg_display() # 这里的_表示我们忽略(不使用)的变量 _, figs = plt.subplots(1, len(images), figsize=(12, 12)) ...
use_svg_display()#设置图的尺寸plt.rcParams['figure.figsize'] =figsize## 在../d2lzh_pytorch里面添加上面两个函数后就可以这样导入#import sys#sys.path.append("..")#from d2lzh_pytorch import *set_figsize() plt.scatter(features[:,1].numpy(), labels.numpy(), 1);### 读取数据#In[10]:#...
use_svg_display() _, axes = d2l.plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3)) for ax, func in zip(axes, [f, g, h]): ax.plot(x, func(x)) ax.plot(segment, func(segment),'--', color="purple") # d2l.plt.plot([x, segment], [func(x), func(segment)], axes=ax) Jensen 不...
d2l.use_svg_display() 3.5.1 读取数据集 # 使用比 MNIST 数据集类似但更复杂的 Fashion-MINIST 数据集trans = transforms.ToTensor()# 将PILImage格式或者numpy.array格式的数据格式化为可被pytorch快速处理的张量类型mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( ...
%matplotlibinlineimporttimeimporttensorflowastffromd2limporttensorflowasd2ld2l.use_svg_display() 4.2.1.加载数据集 由于它是一个经常使用的数据集,所有主要框架都提供了它的预处理版本。我们可以使用内置的框架实用程序将 Fashion-MNIST 数据集下载并读取到内存中。
为了对导数的这种解释进行可视化,我们将使用matplotlib, 这是一个Python中流行的绘图库。 要配置matplotlib生成图形的属性,我们需要定义几个函数。 在下面,use_svg_display函数指定matplotlib软件包输出svg图表以获得更清晰的图像。 注意,注释#@save是一个特殊的标记,会将对应的函数、类或语句保存在d2l包中 ...