1.工程组成

2.urls.py

"""Django_machine_learning_linear_regression URL Configuration

The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see:

    https://docs.djangoproject.com/en/2.1/topics/http/urls/

Examples:

Function views

    1. Add an import:  from my_app import views

    2. Add a URL to urlpatterns:  path('', views.home, name='home')

Class-based views

    1. Add an import:  from other_app.views import Home

    2. Add a URL to urlpatterns:  path('', Home.as_view(), name='home')

Including another URLconf

    1. Import the include() function: from django.urls import include, path

    2. Add a URL to urlpatterns:  path('blog/', include('blog.urls'))

"""

from django.contrib import admin

from django.urls import path

from app01 import views

urlpatterns = [

    path('admin/', admin.site.urls),

    path('index/', views.index),

    path('tu/', views.tu),

]

3.views.py

from django.shortcuts import render, HttpResponse

from app01 import linear_regression

import numpy as np

import tensorflow as tf

import os

# Create your views here.

def index(request):

    if request.method == 'POST':

        num_points = 1000

        vectors_set = []

        for i in range(num_points):

            x1 = np.random.normal(0.0, 0.55)

            y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03)

            vectors_set.append([x1, y1])

        x_data = [v[0] for v in vectors_set]

        y_data = [v[1] for v in vectors_set]

        result = linear_regression.linear_regression(x_data, y_data)

        return render(request, 'index.html', {'result': result, 'range':range(1,21)})

    else:

        return render(request, 'index.html')

def tu(request):

    num = request.GET.get('num')

    print(num)

    base_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

    d = base_dir

    imagepath = os.path.join(d, "regression_res.gif")

    image_data = open(imagepath, "rb").read()

    return HttpResponse(image_data, content_type='gif')

4.index.py

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>Title</title>

</head>

<body>

    <form action="/index/" method="post">

        {% csrf_token %}

        <input type="submit" value="开始运算！">

    </form>

    {% if result.W != None %}

    <p>{{ result.W }} x + {{ result.b }}</p>

    <img src="/tu/?num={{ num }}" name="{{ num }}" title="图{{ num }}" alt="" />

    {% endif %}

</body>

</html>

5.linear_regression.py

def create_gif(image_list, gif_name):

    import imageio

    frames = []

    for image_name in image_list:

        frames.append(imageio.imread(image_name))

    # Save them as frames into a gif

    imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GIF', duration=0.1)

def linear_regression(x_data, y_data):

    import tensorflow as tf

    import matplotlib.pyplot as plt

    W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0), name='W')

    b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b')

    y = W*x_data + b

    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data), name='loss')

    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)

    train = optimizer.minimize(loss, name='train')

    sess = tf.Session()

    init = tf.global_variables_initializer()

    sess.run(init)

    print('W=', sess.run(W), 'b=', sess.run(b), 'loss=', sess.run(loss))

    i = 0

    image_list = []

    for step in range(20):

        i = i+1

        sess.run(train)

        print('W=', sess.run(W), 'b=', sess.run(b), 'loss=', sess.run(loss))

        plt.xlim((-2, 2))

        plt.ylim((0.1, 0.5))

        plt.scatter(x_data, y_data, c='r')

        plt.plot(x_data, sess.run(W)*x_data + sess.run(b))

        plt.savefig("./static/"+str(i)+".png")

        plt.close()

        image_list.append("./static/"+str(i)+".png")

    create_gif(image_list, 'regression_res.gif')

    result = {'W': sess.run(W), 'b': sess.run(b), 'loss': sess.run(loss)}

    return result

　　

　　

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