来自jupyter/Ipython的Tensorflow跑步动画
我正在看tensorflow的水滴在水上的例子,代码:来自jupyter/Ipython的Tensorflow跑步动画,tensorflow,ipython,ipython-notebook,jupyter-notebook,Tensorflow,Ipython,Ipython Notebook,Jupyter Notebook,我正在看tensorflow的水滴在水上的例子,代码: #Import libraries for simulation import tensorflow as tf import numpy as np #Imports for visualization import PIL.Image from io import BytesIO from IPython.display import clear_output, Image, display #A function for disp
#Import libraries for simulation
import tensorflow as tf
import numpy as np
#Imports for visualization
import PIL.Image
from io import BytesIO
from IPython.display import clear_output, Image, display
#A function for displaying the state of the pond's surface as an image.
def DisplayArray(a, fmt='jpeg', rng=[0,1]):
"""Display an array as a picture."""
a = (a - rng[0])/float(rng[1] - rng[0])*255
a = np.uint8(np.clip(a, 0, 255))
f = BytesIO()
PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt)
clear_output(wait = True)
display(Image(data=f.getvalue()))
sess = tf.InteractiveSession()
def make_kernel(a):
"""Transform a 2D array into a convolution kernel"""
a = np.asarray(a)
a = a.reshape(list(a.shape) + [1,1])
return tf.constant(a, dtype=1)
def simple_conv(x, k):
"""A simplified 2D convolution operation"""
x = tf.expand_dims(tf.expand_dims(x, 0), -1)
y = tf.nn.depthwise_conv2d(x, k, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
return y[0, :, :, 0]
def laplace(x):
"""Compute the 2D laplacian of an array"""
laplace_k = make_kernel([[0.5, 1.0, 0.5],
[1.0, -6., 1.0],
[0.5, 1.0, 0.5]])
return simple_conv(x, laplace_k)
N = 500
# Initial Conditions -- some rain drops hit a pond
# Set everything to zero
u_init = np.zeros([N, N], dtype=np.float32)
ut_init = np.zeros([N, N], dtype=np.float32)
# Some rain drops hit a pond at random points
for n in range(40):
a,b = np.random.randint(0, N, 2)
u_init[a,b] = np.random.uniform()
DisplayArray(u_init, rng=[-0.1, 0.1])
# Parameters:
# eps -- time resolution
# damping -- wave damping
eps = tf.placeholder(tf.float32, shape=())
damping = tf.placeholder(tf.float32, shape=())
# Create variables for simulation state
U = tf.Variable(u_init)
Ut = tf.Variable(ut_init)
# Discretized PDE update rules
U_ = U + eps * Ut
Ut_ = Ut + eps * (laplace(U) - damping * Ut)
# Operation to update the state
step = tf.group(
U.assign(U_),
Ut.assign(Ut_))
# Initialize state to initial conditions
tf.global_variables_initializer().run()
# Run 1000 steps of PDE
for i in range(1000):
# Step simulation
step.run({eps: 0.03, damping: 0.04})
DisplayArray(U.eval(), rng=[-0.1, 0.1])
然后从Ipython I导入部分\u d
,但它不会生成动画
使用过tensorflow的人知道如何解决这个问题吗?谷歌提到了Ipython笔记本,无法找到/设置,但我确实安装了jupyter和最新的Ipython。你以前使用过jupyter吗?我认为你需要启动你的笔记本服务器并从里面运行代码。 尝试运行
jupyter笔记本
,然后将代码导入笔记本。或者,您可以将代码复制并粘贴到代码单元格中,然后跳过导入
我不熟悉你提到的例子,但我认为这不是一个TF问题。看看你是如何通过jupyter(iPython的新名称,以消除任何混乱)运行它的。让我加快了如何使用jupyter和tensorflow生成涟漪动画的速度。我熟悉python,刚刚安装了jupyter,我运行了代码,但不知道如何从那里运行脚本。这里有两个点击新建笔记本的快照。确保它正确地连接到python内核(应该是),然后+一个新的代码单元,复制代码并运行。我强烈建议你花几分钟看看jupyter笔记本。在编写python时,它们非常有用,特别是在Tensorflow等方面。我一直用它来开发我的TF。但不要打开.py文件,因为无法在jupyter中运行该文件。你可以使用前面提到的命令导入,但我只是把它放在一个新笔记本的单元格中。现在我知道了如何使用它。是的,只是将它复制到单元格中然后运行它,你如何导入代码?我相信有一个导入命令,但我从未使用过它。我通常从零开始,但如果没有太多的代码,您可以将代码复制到单元格中。我将研究如何使用jupyter优化您的工作流程,并在单元格之间拆分代码。它真的帮助了我的Tensorflow!有关使用magic命令导入代码的更多信息,请参阅,有关更多jupyter问题,请随意创建一个新问题,链接到此处,我可以提供帮助,因为这个问题已经得到回答