例項2 將模擬資料集製作成記憶體物件資料集

2021-09-24 18:57:05 字數 2333 閱讀 1731

1、建立乙個模擬資料生成器

2、每次只生成指定批次的樣本

import tensorflow as tf

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def generatedata(batchsize = 100):

train_x = np.linspace(-1, 1, batchsize) #隨機生成(-1,1)之間的浮點數

train_y = 2 * train_x + np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3 # y = 2x 加入了雜訊

yield train_x, train_y

用關鍵字yield修飾函式generatedata的返回方式,生成器物件只使用一次便會自動銷毀。可以節省系統資源。

x_input = tf.placeholder("float", (none))  #兩個佔位符接收引數

y_input = tf.placeholder("float", (none))

train_epoch = 200                      #迭代次數

with tf.session() as sess: #建立會話

for epoch in range(train_epoch):

for x, y in generatedata():

xv, yv = sess.run([x_input,y_input], feed_dict= )

#通過靜態圖的方式傳入資料

print (epoch, "## x.shape: ",np.shape(xv),"## x[:3}: ",xv[:3])

print (epoch, "## y.shape: ", np.shape(yv), "## y[:3}: ", yv[:3])

#顯示模擬資料點

train_data = list(generatedata())[0]

plt.plot(train_data[0],train_data[1], 'ro', label = 'original data') #生成影象

train_x = np.linspace(-1, 1, batchsize) #隨機生成(-1,1)之間的浮點數

train_y = 2 * train_x + np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3 # y = 2x 加入了雜訊

yield train_x, train_y

x_input = tf.placeholder("float", (none)) #兩個佔位符接收引數

y_input = tf.placeholder("float", (none))

train_epoch = 200 #迭代次數

with tf.session() as sess: #建立會話

for epoch in range(train_epoch):

for x, y in generatedata():

xv, yv = sess.run([x_input,y_input], feed_dict= )

#通過靜態圖的方式傳入資料

print (epoch, "## x.shape: ",np.shape(xv),"## x[:3}: ",xv[:3])

print (epoch, "## y.shape: ", np.shape(yv), "## y[:3}: ", yv[:3])

#顯示模擬資料點

train_data = list(generatedata())[0]

plt.plot(train_data[0],train_data[1], 'ro', label = 'original data') #生成影象

plt.legend()

plt.show()

echart 2 ,模擬資料匯入篇

先上圖,就是介樣子的 所模擬的效果就是講左下角的li裡面的資料取出來,然後用環形圖的展示出資料。看 截圖 1.總的框架圖 2.迴圈取資料的js 3.echart提供額官方api的 先來說一下for迴圈取出的資料吧 1 var categorie data items ul li 2var categ...

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