切换视频源:

RNN LSTM (回归例子可视化)

作者: rcdrones 编辑: rcdrones 2016-11-03

学习资料:

接着上一节的例子继续讲解. 这次, 我们会要可视化整个学习的结果.

matplotlib 可视化

使用 Matplotlib 模块来进行可视化过程, 在建立好 model 以后, 设置 plt.ion() 使 plt.show()可以连续显示.

model = LSTMRNN(TIME_STEPS, INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE, CELL_SIZE, BATCH_SIZE)
sess = tf.Session()
# sess.run(tf.initialize_all_variables()) # tf 马上就要废弃这种写法
# 替换成下面的写法:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
plt.ion()   # 设置连续 plot
plt.show()

然后在 sess.run() 后面加上plt.draw()的步骤.

_, cost, state, pred = sess.run(
            [model.train_op, model.cost, model.cell_final_state, model.pred],
            feed_dict=feed_dict)
# plotting
plt.plot(xs[0, :], res[0].flatten(), 'r', xs[0, :], pred.flatten()[:TIME_STEPS], 'b--')
plt.ylim((-1.2, 1.2))
plt.draw()
plt.pause(0.3)  # 每 0.3 s 刷新一次

最后的结果显示为:

RNN LSTM (回归例子可视化)

分享到: Facebook 微博 微信 Twitter
如果你觉得这篇文章或视频对你的学习很有帮助, 请你也分享它, 让它能再次帮助到更多的需要学习的人. 莫烦没有正式的经济来源, 如果你也想支持 莫烦Python 并看到更好的教学内容, 赞助他一点点, 作为鼓励他继续开源的动力.

支持 让教学变得更优秀




Tensorflow