如何画出 M=tf.compat.v1.nn.softplus的图像
时间: 2024-05-03 17:21:36 浏览: 5
你可以使用Python中的matplotlib库来绘制M=tf.compat.v1.nn.softplus的图像。以下是一个简单的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = tf.compat.v1.nn.softplus(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('M=tf.compat.v1.nn.softplus(x)')
plt.title('Softplus Function')
plt.show()
```
这将生成一个图像,显示M=tf.compat.v1.nn.softplus函数在-10到10之间的值。您可以根据需要更改x的范围,以获得不同的视图。
相关问题
output = tf.keras.rnn.static_rnn(cell, seqTimeSteps, dtype = tf.float64)
在 TensorFlow 2.x 中,`tf.keras.rnn.static_rnn` 函数已经被弃用,如果想要在 TensorFlow 2.x 中使用 RNN 网络,可以使用 `tf.keras.layers.RNN` 类,或者使用 `tf.keras.layers.SimpleRNN`、`tf.keras.layers.LSTM`、`tf.keras.layers.GRU` 等层来构建 RNN 网络。
如果你想使用类似 `tf.keras.rnn.static_rnn` 的函数,可以使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数来代替,如下所示:
```python
import tensorflow as tf
# 定义 RNN 网络结构
cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128)
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 10))
seqTimeSteps = tf.unstack(inputs, axis=1)
outputs, state = tf.compat.v1.nn.static_rnn(cell, seqTimeSteps, dtype=tf.float64)
# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
# 训练模型
x_train = tf.random.normal(shape=(32, 10, 10))
y_train = tf.random.normal(shape=(32, 10, 128))
model.fit(x_train, y_train, batch_size=8, epochs=10)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell` 定义了一个基础的 RNN 单元,然后使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数对输入数据进行处理。最后使用 `tf.keras.Model` 定义了一个完整的模型,并使用 `model.compile` 和 `model.fit` 进行模型的编译和训练。需要注意的是,在使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数时,需要将输入数据转换为 `list` 类型的张量,并且需要指定 `dtype` 参数。
import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算
要将代码改为多线程运算,您可以使用 TensorFlow 的 `tf.train.Coordinator()` 和 `tf.train.start_queue_runners()` 来管理和启动多个线程。以下是修改后的代码示例:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter
num_threads = 4
def evaluate_one_image(image_array, index):
with tf.Graph().as_default():
BATCH_SIZE = 1
N_CLASSES = 4
image = tf.cast(image_array, tf.float32)
image = tf.image.per_image_standardization(image)
image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
logit = tf.nn.softmax(logit)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])
logs_train_dir = 'log/'
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
max_index = np.argmax(prediction)
# 将结果写入 Excel 表格
workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
worksheet.write(index, 0, max_index)
workbook.close()
def evaluate_images(test_img):
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for index, img in enumerate(test_img):
image = Image.open(img)
image = image.resize([208, 208])
image_array = np.array(image)
# 在每个线程中调用 evaluate_one_image()
tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()
# 请求停止所有线程
coord.request_stop()
# 等待所有线程完成
coord.join(threads)
if __name__ == '__main__':
test_dir = 'data/test/'
import glob
import xlwt
test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
evaluate_images(test_img)
```
在修改后的代码中,我们首先定义了一个新的函数 `evaluate_one_image()`,它接受图像数组和索引作为参数,表示要评估的单个图像。在这个函数中,我们将使用传递的图像数组进行评估操作。
然后,在 `evaluate_images()` 函数中,我们使用 `tf.train.Coordinator()` 和 `tf.train.start_queue_runners()` 启动了多个线程。在每个线程中,我们使用 `tf.compat.v1.threading.Thread()` 创建一个新的线程,并在其中调用 `evaluate_one_image()` 函数来评估图像。
最后,在主函数中通过调用 `evaluate_images()` 函数来启动评估过程。
这样,您就可以利用多线程同时评估多个图像了。
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