cómo visualizar la imagen en el progtwig de tensorflow de Mandlebrot. La salida actual es

” ‘Importar librerías para simulación’ ”

import tensorflow as tf import numpy as np 

” ‘Importaciones para visualización’ ”

 from PIL.Image from io import BytesIO from IPython.display import Image, display 

” ‘Ahora definiremos una función para mostrar la imagen en realidad una vez que tengamos la iteración’ ”

 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 

” ‘Operación para actualizar el zs y el conteo de iteraciones. Nota: seguimos computando zs después de que divergen! ¡Esto es muy inútil! Hay mejores formas, aunque un poco menos simples, de hacer esto. ” ‘step = tf.group (zs.assign (zs_), ns.assign_add (tf.cast (not_diverged, tf.float32)))

 for i in range(200): step.run() DisplayFractal(ns.eval()) 

Yo tuve el mismo problema. Debe ejecutar el ejemplo TensorFlow en el cuaderno de Jupyter: http://jupyter.org/

Si lo ejecuta desde otros IDEs como (Spyder), todo lo que verá es en la consola.

Pero la verdadera pregunta es cómo hacerlo sin jupyter …

Emmm, tengo que destruir este problema, puedes echar un vistazo a mi función:

 def displayFractal(a,fmt='jpeg'): a_cyclic=(6.28*a/200.0).reshape(list(a.shape)+[1]) # emmm I have changed the number. you can just continue your number img=np.concatenate([5+10*np.cos(a_cyclic),15+25*np.sin(a_cyclic),70-40*np.cos(a_cyclic)],2) img[a==a.max()]=0 a=img a=np.uint8(np.clip(a,0,255)) plt.imshow(PIL.Image.fromarray(a)) plt.show() 

por supuesto, debe importar matplotlib .pyplot como plt al principio.