请为我解释这段代码,添加中文注释: axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc']) axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc']) axs[0].set_title('Model Accuracy') axs[0].set_ylabel('Accuracy') axs[0].set_xlabel('Epoch') axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10) axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best')

时间: 2023-08-25 15:04:35 浏览: 90
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这段代码使用了Matplotlib库来绘制模型训练过程中准确率的变化。 - `axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc'])`:绘制训练集准确率变化曲线,横坐标为训练轮数,纵坐标为准确率,使用蓝色实线表示。 - `axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc'])`:绘制验证集准确率变化曲线,横坐标为训练轮数,纵坐标为准确率,使用绿色实线表示。 - `axs[0].set_title('Model Accuracy')`:设置子图标题为“Model Accuracy”。 - `axs[0].set_ylabel('Accuracy')`:设置子图纵坐标轴标签为“Accuracy”。 - `axs[0].set_xlabel('Epoch')`:设置子图横坐标轴标签为“Epoch”。 - `axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10)`:设置子图横坐标轴刻度位置和标签。np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1)表示轮数范围,len(model_history.history['acc']) / 10表示每10个轮数放置一个刻度。 - `axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best')`:设置子图图例,其中['train', 'val']表示训练集和验证集的标签,loc='best'表示自动选择最佳位置放置图例。 绘制损失变化曲线的代码与准确率变化曲线类似,不再赘述。
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该段代码为什么没有输出图像 def plot_model_history(model_history): """ Plot Accuracy and Loss curves given the model_history """ fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) # summarize history for accuracy axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc']) axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc']) axs[0].set_title('Model Accuracy') axs[0].set_ylabel('Accuracy') axs[0].set_xlabel('Epoch') axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10) axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best') # summarize history for loss axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['loss']) + 1), model_history.history['loss']) axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['val_loss']) + 1), model_history.history['val_loss']) axs[1].set_title('Model Loss') axs[1].set_ylabel('Loss') axs[1].set_xlabel('Epoch') axs[1].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['loss']) + 1), len(model_history.history['loss']) / 10) axs[1].legend(['train', 'val'], loc='best') fig.savefig('plot.png') plt.show() # Create the model model = Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')) # emotions will be displayed on your face from the webcam feed model.build(input_shape=(32, 48, 48, 1)) model.load_weights( r'D:\pythonProject\model.h5')

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False) x = np.sin(2 * t) print(x) kernel1 = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) kernel2 = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]]) result1 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel1, mode='same') result2 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel2, mode='same') fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].imshow(kernel1) axs[1].set_title('Kernel 1') axs[2].imshow(kernel2) axs[2].set_title('Kernel 2') fig.tight_layout() fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].plot(t, result1.flatten()) axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1') axs[2].plot(t, result2.flatten()) axs[2].set_title('Result of convolution with kernel 2') fig.tight_layout() plt.show() # from scipy.signal import pool import numpy as np def pool(signal, window_size, mode='max'): if mode == 'max': return np.max(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) elif mode == 'min': return np.min(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) elif mode == 'mean': return np.mean(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) else: raise ValueError("Invalid mode. Please choose 'max', 'min', or 'mean'.") # 对卷积结果进行最大池化 pool_size = 2 result1_pooled = pool(result1, pool_size, 'max') result2_pooled = pool(result2, pool_size, 'max') # 可视化结果 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].plot(t, result1.flatten()) axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1') axs[2].plot(t[::2], result1_pooled.flatten()) axs[2].set_title('Result of max pooling after convolution with kernel 1') fig.tight_layout() plt.show()给这段代码添加全连接层

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

import matplotlib.pyplot as plt import np as np import numpy as np from scipy import signal from scipy import fftpack import matplotlib.font_manager as fm t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) X = fftpack.fft(x) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8)) axs[0, 0].plot(t, x, color='pink') axs[0, 0].set_title('原信号', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='plum') axs[0, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown') axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') b1, a1 = signal.butter(16, 0.2) y = signal.filtfilt(b1, a1, x) axs[1, 0].plot(t, y, color='grey') axs[1, 0].set_title('高通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='indigo') axs[1, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') b2, a2 = signal.butter(4, 0.3) z = signal.filtfilt(b2, a2, x) axs[1, 1].plot(t, z, color='orange') axs[1, 1].set_title('低通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='navy') axs[1, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') plt.tight_layout() plt.show()有错误

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播,反向传播,优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

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