Plot of predictions with test data in Colab notebook doesn't make much sense
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 2/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-3 Stunden
- Anfängerfreundlichkeit
- 42/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, matplotlib, tensorflow
- Bereich
- data-visualization, machine-learning
Rechercherichtung
Öffne das Colab-Notebook und überprüfe den abschließenden Abschnitt "Plot the predictions along with to the test data", indem du ihn mit dem verlinkten TensorFlow Lite-Beispiel vergleichst. Führe das Notebook bis zum Training aus und überarbeite den Plot so, dass er die Testdaten und Vorhersagen sinnvoll darstellt, ohne die gemeldete Matplotlib-Deprecation-Warnung.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
In the Colab notebook, after the training we plot some graphs.
The last one, which is "Plot the predictions along with to the test data", is literally taken from a standard TensorFlow Lite example notebook (see https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/experimental/micro/examples/hello_world/create_sine_model.ipynb#scrollTo=L_vE-ZDkHVxe )
but does not make much sense in this context.
Besides that, the code for that plot currently (ab)uses a deprecated matplotlib behaviour
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/matplotlib/axes/_base.py:380: MatplotlibDeprecationWarning:
cycling among columns of inputs with non-matching shapes is deprecated.
which also suggests that the current plot is a bit nonsensical.
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 269
- Forks
- 122
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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