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如何用TensorFlow生成令人驚艷的分形圖案

大數據 數據可視化
今天來介紹一個小項目:在TensorFlow中生成分形圖案。分形本身只是一個數學概念,與機器學習并無太大關系,但是通過分形的生成,我們可以了解怎么在TensorFlow中進行數學計算,以及如何進行基本的流程控制,是學習TensorFlow的一個非常好的練手項目。

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今天來介紹一個小項目:在TensorFlow中生成分形圖案。分形本身只是一個數學概念,與機器學習并無太大關系,但是通過分形的生成,我們可以了解怎么在TensorFlow中進行數學計算,以及如何進行基本的流程控制,是學習TensorFlow的一個非常好的練手項目。

在開始之前,需要說明的是,TensorFlow官方也提供了一個生成分形圖案的教程(地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot),然而官方教程中生成的圖像實在是太丑了,而且只能生成一種圖案,我對官方的代碼做了一些改進,并且加入了多種類型的分形,此外,不僅可以生成圖像,還可以制作gif動畫,代碼已經放到了Github上:hzy46/tensorflow-fractal-playground,主要的程序只有50行,歡迎大家參考。

Mandelbrot集合

Mandelbrot集合是分形中最經典的一個例子。考慮迭代公式z_{n+1}=z_{n}^2 + c(z和c都是復數)。當z_0為0時,得到的值可以組成一個數列,依次為c, c^2+c,(c^2+c)^2+c……。當該數列發散到無窮時,對應的點就屬于Mandelbrot集合。

如c=0 時,顯然數列永遠是0,并不發散,因此0不屬于Mandelbrot集合。

又如c=3i 時,對應的數列為3i, -9+3i, 63-51i, 1431-6477j…. ,數字越來越龐大,因此3i就屬于Mandelbrot集合。

在二維平面上,將所有不屬于Mandelbrot集合的點標記為黑色,將所有屬于Mandelbrot集合的點按照其發散速度賦予不同的顏色,就可以得到Mandelbrot的經典圖像:

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上面這張圖完全是使用TensorFlow進行計算的,類似的圖大家應該在網上也見過好多了,在TensorFlow中,我們定義下面的計算步驟:

  1. xs = tf.constant(Z.astype(np.complex64)) 
  2. zs = tf.Variable(xs) 
  3. ns = tf.Variable(tf.zeros_like(xs, tf.float32)) with tf.Session(): 
  4.     tf.global_variables_initializer().run() 
  5.     zs_ = tf.where(tf.abs(zs) < R, zs**2 + xs, zs) 
  6.     not_diverged = tf.abs(zs_) < R 
  7.     step = tf.group
  8.         zs.assign(zs_), 
  9.         ns.assign_add(tf.cast(not_diverged, tf.float32))  
  10.     for i in range(ITER_NUM): step.run() 
  11.     final_step = ns.eval() 
  12.     final_z = zs_.eval()  

zs就對應我們之前迭代公式的z,而xs就對應迭代公式中的c。為了方便起見,只要計算時數值的絕對值大于一個事先指定的值R,就認為其發散。每次計算使用tf.where只對還未發散的值進行計算。結合ns和zs_就可以計算顏色,得到經典的Mandelbrot圖像。

Julia集合

Julia集合和Mandelbrot集合差不多,但這次我們固定c,轉而計算發散的z的值。即c是固定的常數(可以任取),數列變成z,z^2+c,(z^2+c)^2 +c,…..。如果該數列發散,對應的z就屬于Julia集合。對此,我們只要在原來的程序中修改兩行內容,就可以生成Julia集合:

  1. xs = tf.constant(np.full(shape=Z.shape, fill_value=c, dtype=Z.dtype)) 
  2. zs = tf.Variable(Z)  

我們在fill_value=c處指定了Julia集合中的c值,只要使用不同的c值,就可以生成完全不同的Julia集合!

默認:c = -0.835 – 0.2321i :

[[198346]] 

將c值變為c = -0.8 * 1j ,并調整顏色(調整方法參考Github頁面的說明):

[[198347]] 

選用c=0.285 + 0.01i ,圖案又變得完全不同:

[[198348]] 

生成Julia集合的動畫

在Julia集合中,每次都對c的值進行微小的改變,并將依次生成圖片制作為gif,就可以生成如下所示的動畫,對應的代碼為julia_gif.py: 

[[198349]] 

這里由于上傳gif有大小限制的關系,只展示了一個小尺寸的動畫圖像。程序中提供了一個width參數,可以修改它以生成更大尺寸,質量更高的動畫圖像。

探索Mandelbrot集合

(注意:下面的圖片可能對密集恐懼癥患者不太友好。。。因此慎重翻頁。。)

在前面生成的Mandelbrot集合中,我們可以將圖像放大,選取某些區域進行生成,就可以得到格式各樣造型迥異的分形圖案,對應的程序為mandelbrot_area.py。

在Mandelbrot集合中,有很多地方圖案比較奇特,如下圖中的9個位置。

 

其中編號為2的地方被稱為“Elephant Valley”,因為此處的圖案與大象很像,直接運行mandelbrot_area.py就可以得到該區域的圖像:

[[198351]] 

編號為3的地方被稱為“Triple Spiral Valley”(三重螺旋),在mandelbrot_area.py修改一下坐標位置為(ratio調整的是顏色):

  1. start_x = -0.090  # x range 
  2. end_x = -0.086 
  3. start_y = 0.654  # y range 
  4. end_y = 0.657 
  5. width = 1000 
  6. ratio1, ratio2, ratio3 = 0.2, 0.6, 0.6  

就可以得到該處的圖案:

[[198352]] 

***編號為1的地方被稱為“Seahorse Valley”(海馬山谷),對應的坐標為:

  1. start_x = -0.750  # x range 
  2. end_x = -0.747 
  3. start_y = 0.099  # y range 
  4. end_y = 0.102 
  5. width = 1000 
  6. ratio1, ratio2, ratio3 = 0.1, 0.1, 0.3 

圖像如下,確實和海馬有一點神似:

[[198353]] 

生成更多的圖案

項目提供了兩個jupyter notebook:Mandelbrot.ipynb和Julia.ipynb可以對Mandelbrot集合、Julia集合做更方便的探索。其中,Mandelbrot集的更多坐標位置可以參考Quick Guide to the Mandelbrot Set,Julia集中更多有趣的c值可以參考Julia set – Wikipedia。網上類似的資源還有很多。

***再安利一下項目地址:hzy46/tensorflow-fractal-playground。如果代碼有什么問題可以直接發在評論里或者在Github上提出issue:) 

責任編輯:龐桂玉 來源: 36大數據
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