Jupyter Notebook 和 MatPlotLib 不绘制 Keras 结果

Question

我正在使用 Anaconda 1.9.7 安装的 Jupyter Notebook 来运行使用 Tensorflow、Keras、Python 3.x 和 Matplotlib 的机器学习模型。当我从 Mac 上的终端运行代码时，一切运行良好，并且图表被绘制到外部窗口。当我在 Jupyter Notebook 中运行相同的代码时，内核会在代码第一次使用 Matplotlib 时死掉并重新启动。

最初，我没有使用“%matplotlib inline”，所以我将它添加到顶部，但图表仍然没有显示。我创建了一个简单的用例（不是此处提供的机器学习代码）并将图表内联到 Jupyter Notebook。当我从 Mac 上的终端运行当前代码时，它可以正常运行，并且图形显示到外部窗口。

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


import tensorflow as tf

from keras.datasets import reuters

import numpy as np

np_load_old = np.load

np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k)


(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)

np.load = np_load_old

word_index = reuters.get_word_index()

reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])

decoded_newswire = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[10]])

decoded_newswire

def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):
    results = np.zeros((len(sequences), dimension))
    for i, sequence in enumerate(sequences):
        results[i, sequence] = 1
    return results

x_train = vectorize_sequences(train_data)

x_test = vectorize_sequences(test_data)

from keras.utils.np_utils import to_categorical

one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels)

one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)

from keras import models

from keras import layers

model = models.Sequential()

model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10000,)))

model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

model.add(layers.Dense(46, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

x_val = x_train[:1000]

partial_x_train = x_train[1000:]

y_val = one_hot_train_labels[:1000]

partial_y_train = one_hot_train_labels[1000:]

history = model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=3, batch_size=512, validation_data=(x_val, y_val))

loss = history.history['loss']

val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(1, len(loss) + 1)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title('Training and validation loss')

plt.xlabel('Epochs')

plt.ylabel('Loss')

plt.legend()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')

plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')

plt.show()

我希望最后一行在 Jupyter Notebook 中内联绘制图形。相反，内核在“plt.title（'Training and validation loss'）”行中死亡，当我独立运行该行时，它会给出错误“NameError：name 'plt' is not defined。”

Answer 1

我尝试了您的代码并稍作修改：

• 注释掉了以下几行：
  • np_load_old = np.load
  • np.load = lambda *a, **l: np_load_old ...
  • np.load = np_load_old

它奏效了。我得到了以下情节：

我的版本是：

• 张量流 1.13.1
• matplotlib 3.1.1
• jupyter 1.0.0
• python 3.6.6