电脑
python3.6（anaconda）
tensorflow模块
可视化模块Pillow、IPython
数据处理模块numpy
原教程给出的代码如下图所示。
这个代码运行报错：No module named 'cStringIO'
原因是，在新版的tensorflow里面，取消了cStringIO，需要用io代替。from io import BytesIO
再运行，还是报错：module 'tensorflow' has no attribute 'complex_abs'
原因是，新版的tensorflow用abs函数取缔了complex_abs。
此时运行，就可以成功出图。
先创建一个复数数组：import numpy as npY, X = np.mgrid[-1.3:1.3:0.005, -2:1:0.005]Z = X+1j*Y这个数组是一个520*600大小的复数矩阵，里面的数据类型是complex128。
把Z转化为tensorflow可识别的complex64数据类型：import tensorflow as tfxs = tf.constant(Z.astype('complex64'))
把xs转化为tensorflow变量：zs = tf.Variable(xs)
构造一个与zs形状完全相同的变量，且里面的元素全部是0：ns = tf.Variable(tf.zeros_like(xs, 'float32'))
建立一个与tensorflow的对话：sess = tf.InteractiveSession()初始化所有的变量：tf.initialize_all_variables().run()执行变换操作：zs_ = zs*zs + xs #（z=z^2+x）只保留模长小于4的复数：not_diverged = tf.abs(zs_) < 4创建迭代：step = tf.group(zs.assign(zs_), ns.assign_add(tf.cast(not_diverged, 'float32')))
第一次迭代，输出的信息是：name: 'group_deps'op: 'NoOp'input: '^Assign'input: '^AssignAdd'
再运行一次，就是第2次迭代。name: 'group_deps_1'op: 'NoOp'input: '^Assign_1'input: '^AssignAdd_1'
创建一个画图函数：def DisplayFractal(a, fmt='jpeg'): a_cyclic = (6.28*a/20.0).reshape(list(a.shape)+[1]) img = np.concatenate([10+20*np.cos(a_cyclic), 30+50*np.sin(a_cyclic), 155-80*np.cos(a_cyclic)], 2) img[a==a.max()] = 0 a = img a = np.uint8(np.clip(a, 0, 255)) f = BytesIO() PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt) display(Image(data=f.getvalue()))画出初始状态下的ns对应的图像：DisplayFractal(ns.eval())
迭代5次，绘制图形：for i in range(5): step.run()DisplayFractal(ns.eval())
迭代10次的图形。
迭代50次的图形。
迭代1000次的图形。
下面全是迭代1000次的图形。规则是zs_ = zs**3 + xs的图形。
规则：zs_ = zs**4 + xs
规则：zs_ = zs**6 + xs
规则：zs_ = zs**36 + xs
规则：zs_ = tf.sin(zs) + xs
zs_ = tf.sin(zs**2) + xs
zs_ = tf.sin(zs**3) + xs
zs_ = tf.sin(zs**6) + xs
zs_ = tf.sin(zs**36) + xs
zs_ = tf.cos(zs) + xs
zs_ = tf.cos(zs**2) + xs
zs_ = tf.cos(zs**3) + xs