tensorflow結(jié)果可視化

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()? #生成圖片框架

ax=fig.add_subplot(1,1,1)? #連續(xù)性的畫圖

ax.scatter(x_data,y_data)???#用點(diǎn)的形式把真實(shí)的數(shù)據(jù)畫出來(lái)

plt.ion() #不會(huì)show一下就停止顯示(python新功能)

plt.show()


for i in range(1000):

????sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})

????if i%50==0:

????????#print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))

????????prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})

????????lines=axplot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5) #x,y軸的數(shù)據(jù)plot上去

????????ax.lines.remove(lines[0]) #在圖片中去除第一條線

????????plt.pause(0.1)? #暫停0.1秒



最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 227,663評(píng)論 6 531
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,125評(píng)論 3 414
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái),“玉大人,你說(shuō)我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 175,506評(píng)論 0 373
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)。 經(jīng)常有香客問(wèn)我,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,614評(píng)論 1 307
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 71,402評(píng)論 6 404
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 54,934評(píng)論 1 321
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,021評(píng)論 3 440
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來(lái)了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,168評(píng)論 0 287
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒(méi)想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 48,690評(píng)論 1 333
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,596評(píng)論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,784評(píng)論 1 369
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,288評(píng)論 5 357
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,027評(píng)論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,404評(píng)論 0 25
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,662評(píng)論 1 280
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 51,398評(píng)論 3 390
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 47,743評(píng)論 2 370

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 簡(jiǎn)單線性回歸 import tensorflow as tf import numpy # 創(chuàng)造數(shù)據(jù) x_dat...
    CAICAI0閱讀 3,555評(píng)論 0 49
  • # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division f...
    小豆角lch閱讀 1,467評(píng)論 0 1
  • 一、概述 深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要手段是訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過(guò)程的可視化,因此,我們關(guān)于深度學(xué)習(xí)的系列介紹文章就從Matplo...
    aoqingy閱讀 6,202評(píng)論 0 24
  • 小時(shí)候總盼著這一天,可以長(zhǎng)大一歲了,還可以收紅包。小的時(shí)候總希望長(zhǎng)大可以讓別人重視自己,自己可以變的更加重要。后來(lái)...
    laviqx閱讀 120評(píng)論 0 0
  • 在我還是小孩子的時(shí)候,我在窗前種下一株美人蕉。那是我唯一一次自己成功栽培的生命,綠色的生命,對(duì)于這株美人蕉...
    礫行閱讀 623評(píng)論 0 0