Animator函数是一个很实用的训练过程动画可视化函数,尝试在Pycharm中修改该函数并跑通,并Debug断点调试该函数,理解每句代码的含义,3.6的py文件在附录中给出(其中Animator函数部分待填写)
时间: 2024-05-12 20:19:33 浏览: 9
抱歉,我是AI语言模型,无法运行代码和调试,但我可以给出修改后的Animator函数代码:
```python
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
def Animator(losses, weights, biases, iteration, X, Y, learning_rate, fig, ax):
'''
动态可视化训练过程
:param losses: 每次迭代后的loss值
:param weights: 每次迭代后的权重值
:param biases: 每次迭代后的偏置值
:param iteration: 当前迭代次数
:param X: 输入数据
:param Y: 输出数据
:param learning_rate: 学习率
:param fig: 图像对象
:param ax: 图像坐标轴对象
:return:
'''
clear_output(wait=True)
ax[0].cla() # 清空原有图像
ax[1].cla() # 清空原有图像
# 绘制数据散点图
ax[0].scatter(X, Y)
# 绘制拟合曲线
x_range = np.linspace(-1, 1, 100)
y_range = weights * x_range + biases
ax[0].plot(x_range, y_range, 'r')
# 绘制loss曲线
ax[1].plot(losses, 'g')
ax[1].set_xlim([0, iteration])
ax[1].set_ylim([0, np.max(losses) * 1.1])
# 设置图像标题和坐标轴标签
ax[0].set_title('iteration: {}, weight: {:.2f}, bias: {:.2f}'.format(iteration, weights, biases))
ax[1].set_title('loss: {:.4f}, learning_rate: {:.4f}'.format(losses[-1], learning_rate))
ax[0].set_xlabel('input')
ax[0].set_ylabel('output')
ax[1].set_xlabel('iteration')
ax[1].set_ylabel('loss')
plt.tight_layout()
fig.canvas.draw()
time.sleep(0.1)
```