尝试将 SCRIPT vl_nnconv 作为函数执行: D:\博士资料\代码 CT\2023pwls+GSC\MCP_MSI_CS_Demo-main\MCP_MSI_CS_Demo-main\Utilities\matconvnet-1.0-beta25\matlab\vl_nnconv.m这是什么问题

时间: 2023-08-11 20:07:10 浏览: 82
根据您提供的信息，问题可能是由于未正确设置 MATLAB 的当前工作目录或者添加了不正确的文件路径引起的。 在 MATLAB 中执行函数时，MATLAB 默认会在当前工作目录中查找函数文件。如果函数文件不在当前工作目录中，就会出现文件找不到的错误。 根据您提供的路径信息，函数文件 `vl_nnconv.m` 位于路径 `D:\博士资料\代码CT\2023pwls+GSC\MCP_MSI_CS_Demo-main\MCP_MSI_CS_Demo-main\Utilities\matconvnet-1.0-beta25\matlab\vl_nnconv.m`。请确保您在 MATLAB 中将当前工作目录设置为 `D:\博士资料\代码CT\2023pwls+GSC\MCP_MSI_CS_Demo-main\MCP_MSI_CS_Demo-main\Utilities\matconvnet-1.0-beta25\matlab` 或者添加正确的路径到 MATLAB 的搜索路径中。 您可以使用 `cd` 命令将当前工作目录更改为正确的路径，例如： ```matlab cd('D:\博士资料\代码CT\2023pwls+GSC\MCP_MSI_CS_Demo-main\MCP_MSI_CS_Demo-main\Utilities\matconvnet-1.0-beta25\matlab') ``` 或者使用 `addpath` 命令将路径添加到 MATLAB 的搜索路径中，例如： ```matlab addpath('D:\博士资料\代码CT\2023pwls+GSC\MCP_MSI_CS_Demo-main\MCP_MSI_CS_Demo-main\Utilities\matconvnet-1.0-beta25\matlab') ``` 执行以上操作后，再次尝试执行 `vl_nnconv` 函数，应该能够找到并执行该函数。 请注意，确保给出的路径是正确的，并且包含所需的函数文件。如果问题仍然存在，请检查文件路径和文件名的拼写，以及确保您有正确的访问权限。

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def monotonic_loss(p, f, delta_p, model): """ 计算单调性约束损失函数 """ p_new = p + delta_p f_new = model.predict(tf.expand_dims(p_new, axis=-1)) delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def mcp_loss(p, f, delta_p, batch_size, num_steps, model): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ mse_mcp = 0. for i in range(batch_size): for t in range(num_steps): mse_mcp += monotonic_loss(p[i, t], f[i, t], delta_p[i], model) mse_mcp /= (batch_size * num_steps) return mse_mcp def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, batch_size=64, num_steps=6, model=model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss这段代码有什么问题

1. 在 combined_loss 函数中，定义了一个名为 mcp_loss 的变量，然而在该函数中又调用了一个同名的函数 mcp_loss，这会导致代码运行时出现命名冲突。 2. 在 mcp_loss 函数中，对于每个样本和时间步，都需要...

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可以将上述代码修改为 Keras 的自定义损失函数的正确形式，如下所示： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.losses import mean_squared_error def mcp_loss(y_true, y_pred): """ 计算...

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STM32和MCP2515是两种常用的开发板和外设，可以实现基于CAN协议的通信。STM32是一种32位的微控制器，MCP2515是一种CAN控制器，可以实现CAN总线的收发。在使用这两种设备的时候需要编写特定的代码，下面是有关STM32和...

sample = next(iter(train_ds)) inputs_shape = sample[0].shape[1:] inputs = keras.Input(shape=inputs_shape) # 输入层 def mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model): p = y_pred[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的输入 p f = y_true[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的标签 f p_new = tf.expand_dims(p + delta_p, axis=-1) f_new = model(p_new)[:, :, 0] delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss1 = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1 model = model_attention_applied_before_lstm() combined_loss1=combined_loss() model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001), loss=combined_loss1) epochs = 80 # 网络训练 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds)结合前面的训练数据集将这段代码的combined_loss1补充完整

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在使用该程序时，您需要将其与CAN总线通信硬件相结合，例如CAN总线适配器、Microchip的MCP2515/2520 IC等。此外，您还需要配置板子上的引脚连接以确保正确的硬件设置，以便能够接收CAN总线上的数据。 总之，can_...

unsigned char SPI_ReadByte(void) { unsigned char i,rByte=0; MCP2515_SCK=0; for(i=0;i<8;i++) { MCP2515_SCK=1; rByte<<=1; rByte|=MCP2515_MISO; MCP2515_SCK=0; } return rByte; }

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写一段代码将MCP6S26的增益倍数设置在8倍，

以下是一段使用MCP6S26的Arduino示例代码，将增益倍数设置为8倍： c++ #include //定义SPI通信引脚 const int CS = 10; //MCP6S26命令字 const byte MCP6S26_CMD = B00011000; void setup() { //初始化SPI...

def mcp_loss(y_true, y_pred): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ batch_size=64 num_timesteps=6 delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, 15), minval=0, maxval=1) p = inputs[:, :, -15:] # 取原始输入数据的最后15列作为 p p_new = p + delta_p newinputs = tf.concat([inputs[:, :, 0:1], p_new], axis=-1) y_pred_ = model(newinputs) y_true_ = model(inputs) return tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true_, y_pred_) def combined_loss(y_true, y_pred): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ alpha = 0.5 # 可以根据需要进行调整 mse_loss = mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss_val = mcp_loss(y_true, y_pred) return alpha * mse_loss + (1 - alpha) * mcp_loss_val将以上代码修改为kera能识别的代码

下面是修改后的代码： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.losses import mean_squared_error def mcp_loss(y_true, y_pred): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 ...

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