03-1 Minimizing Cost show graph

■ Cost 함수를 그래프로 표시한다.

▶Matplotlib를 이용한 그래프 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

- matplotlib를 임포트한다.

W_history=[]

cost-history=[]

- x축과 y축에 사용할 배열을 할당한다.

- x축은 W_history , y축은 cost_history 이다.

curr_cost = sess.run(cost,feed_dict={W:curr_W})

W_history.append(curr_W)

cost_history.append(curr_cost)

- sess.run() 을 통하여 cost ops를 실행하고 각각의 값을 넣는다.

plt.plot(W_history, cost_history)

plt.show()

- 그래프를 그리고 화면에 출력한다.

# Lab 3-1 Minimizing Cost show graph
 
import tensorflow as tf
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
tf.set_random_seed(777)  # for reproducibility
 
 
X = [1, 2, 3]
 
Y = [1, 2, 3]
 
 
W = tf.placeholder(tf.float32)
 
 
hypothesis = X * W
 
 
# cost/loss function
 
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y))
 
 
# Launch the graph in a session.
 
sess = tf.Session()
 
 
# Variables for plotting cost function
 
W_history = []
 
cost_history = []
 
 
for i in range(-30, 50):
 
    curr_W = i * 0.1
 
    curr_cost = sess.run(cost, feed_dict={W: curr_W})
 
    W_history.append(curr_W)
 
    cost_history.append(curr_cost)
 
 
# Show the cost function
 
plt.plot(W_history, cost_history)
 
 
plt.show()