tensorflow结果可视化

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()  #生成图片框架

ax=fig.add_subplot(1,1,1)  #连续性的画图

ax.scatter(x_data,y_data)   #用点的形式把真实的数据画出来

plt.ion() #不会show一下就停止显示（python新功能）

plt.show()

for i in range(1000):

    sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})

    if i%50==0:

        #print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))

        prediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})

        lines=axplot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5) #x,y轴的数据plot上去

        ax.lines.remove(lines[0]) #在图片中去除第一条线

        plt.pause(0.1)  #暂停0.1秒