“导入模拟库”
import tensorflow as tf
import numpy as np
“可视化导入”
^{pr2}$'''现在我们将定义一个函数来实际显示图像 迭代计数“”
def DisplayFractal(a, fmt='jpeg'):
img =np.concatenate([10+20*np.cos(a_cyclic),30+50*np.sin(a_cyclic),155-
80*np.cos(a_cyclic)], 2)
img[a==a.max()] = 0
a = img
a = np.uint8(np.clip(a, 0, 255))
f = BytesIO()
PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt)
display(Image(data=f.getvalue()))
sess = tf.InteractiveSession()
# Use NumPy to create a 2D array of complex numbers
Y, X = np.mgrid[-1.3:1.3:0.005, -2:1:0.005]
Z = X+1j*Y
print(Z)
#Now we define and initialize TensorFlow tensors.
xs = tf.constant(Z.astype(np.complex64))
zs = tf.Variable(xs)
ns = tf.Variable(tf.zeros_like(xs, tf.float32))
tf.global_variables_initializer().run()
zs_ = zs*zs + xs
print(zs)
# Have we diverged with this new value?
not_diverged = tf.abs(zs_) < 4
''' 更新zs和迭代计数的操作。 注意:我们会在Z偏离后继续计算它们!这个 太浪费了!有更好的,如果有一点 不那么简单的方法。 ''' 步骤=tf.集团(zs.分配(zs),ns.assign U添加(转铁器铸造(没有发散, tf.float32型)))在
for i in range(200): step.run()
DisplayFractal(ns.eval())
但真正的问题是没有朱庇特怎么做。。。。
嗯,我已经解决了这个问题,你可以看看我的功能:
当然,首先应该将matplotlib.pyplot作为plt导入。
我也有同样的问题。您必须在Jupyter笔记本中运行TensorFlow示例: http://jupyter.org/
如果您从其他ide(比如Spyder)运行它,那么您将在控制台中看到
<IPython.core.display.Image object>
。相关问题 更多 >
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