prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data}) lines=ax.plot(x_data, prediction_value,'r-', lw=5) plt.pause(0.1)
tensorflow.keras.utils.plot_model(model, to_file='graphviz.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 个人觉得tensorflow中的importError有的很麻烦,最让我头疼的无非是tensorflow-gpu和 pytorch-gpu的安装了。本人的台式机是windows操作系统,几乎不用Linux. 解决办法: 1.在终端terminal中先pip相应的包; ...
# the kwargs to `tfplot.plot()` are passed to the plot function (i.e. `overlay_attention`) # during the execution of the plot operation. plot_op = tfplot.plot(overlay_attention, [attention_tensor, image_tensor], cmap='gray', alpha=0.8) execute_op_as_image(plot_op) Executing: Tenso...
plot(x, x * 2) # ax.legend([”Demo“], loc=0) plt.show() 2. 双y轴曲线 双y轴曲线图例合并是一个棘手的操作,现以MNIST案例中loss/accuracy绘制曲线。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import ...
{xs: x_data, ys: y_data})) # 拿到预测值,方便后面画图像 prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x_data}) # 异常处理 try: ax.lines.remove(lines[0]) except Exception as result: print(result) pass # 用实线画出拟合结果 lines = ax.plot(x_data, prediction_value, ...
plt.plot(train_costs) plt.show() 6. 在Tensorflow计算图中用张量名执行对象 只需要把sess.run([cost,train_op],feed_dict={tf_x:x_train,tf_y:y_train})改为sess.run(['cost:0','train_op:0'],feed_dict={'tf_x:0':x_train,'tf_y:0':y_train}) ...
plt.style.use('ggplot')plt.plot(hist.history['loss'],label='loss')plt.plot(hist.history['val_loss'],label='val loss')plt.title("Loss vs Val_Loss")plt.xlabel("Epochs")plt.ylabel("Loss")plt.legend()plt.show() 在这里,我们可以看到,与训练损失相比,验证损失在大约60个Epochs后逐渐增加 。
plotdata["batchsize"].append(epoch) plotdata["loss"].append(loss) print("finished!") saver.save(sess, savedir+"linermodel.cpkt") print("cost=",sess.run(cost, feed_dict={X:train_X, Y:train_Y}),"W=", sess.run(W),"b=",sess.run(b)) ...
# concatenate year and monthdf["date"] = df["year"] + "-" + df["month"]df.head()import matplotlib.pyplot as plt df["Date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%Y-%m")plt.plot(df["Date"], df["mssn"])plt.xlabel("Date")plt.ylabel("MSSN")plt.title("Sunspot Activity ...
tfdf.model_plotter.plot_model_in_colab(model, tree_idx=0)其中一棵决策树的结构。你可以直观地看到树结构。此外，模型统计是对 plot 的补充，统计示例包括：每个特性使用了多少次？模型训练的速度有多快（树的数量和时间）？节点在树结构中是如何分布的（比如大多数 branch 的长度）？这些问题的答案以及更多...