Jupyter/matplotlib > y축 범위 설정 > ax1.set_ylim(0, 0.2)
GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 14.04 LTS desktop amd64
TensorFlow v0.11
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 2.7.6
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
Jupyter에서 작도하고 있을 때, y축 방향을 2개의 그래프로 맞추고 싶었다.
ylim을 사용할 것이라고 생각했지만, 그 API가 곧 나오지 않았다.
set_ylim() 을 사용해 이하로 할 수 있었다.
참고 h tp : / / s t c ゔ rf ぉ w. 코 m / 쿠에 s 치온 s / 41990104 / 마 tp t t ぃ b 응 ぃ 네 라 s ぇ ぇ ぃ ぐ れ ㄴ t
code
check_result_170215.ipynb
%matplotlib inline
# Feb. 16, 2017
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data1 = np.loadtxt('res.learn.170215', delimiter=',')
# data1 = np.loadtxt('res.learn.N=1000_170216', delimiter=',')
data2 = np.loadtxt('res.learn.N=1000_dropout@output_170218', delimiter=',')
input1 = data1[:,0]
output1 = data1[:,1]
input2 = data2[:,0]
output2 = data2[:,1]
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
ax1.scatter(input1,output1)
ax2.scatter(input2,output2)
ax1.set_xlabel('step')
ax1.set_ylabel('Error')
ax1.set_ylim(0, 0.2)
ax1.grid(True)
ax2.set_xlabel('step')
ax2.set_ylabel('Error')
ax2.set_ylim(0, 0.2)
ax2.grid(True)
fig.show()
결과
위의 그래프는 dropout없이 7x7x7 hidden layer에서 Neural Network 학습 결과.
아래의 그래프는 output layer만 dropout을 설정했을 경우.
개선은 거의 보이지 않는다.
Reference
이 문제에 관하여(Jupyter/matplotlib > y축 범위 설정 > ax1.set_ylim(0, 0.2)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/7of9/items/a6c1b51319524a5e1347텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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