class LorenzPINN(tf.keras.Model):def call(self, t, x):

时间: 2023-05-15 10:06:00 浏览: 86
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tf.keras_分类模块_CNN-深度可分离.ipynb_nose8eu_keras_CNN_tf.keras_分离卷积_

这是一个 TensorFlow Keras 模型的类定义，其中 call 方法接受两个参数 t 和 x，表示时间和空间坐标。在该方法中，应该实现对 Lorenz 系统的 PINN（Physics-Informed Neural Network）求解。具体实现需要根据具体问题进行调整。
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资源摘要信息:"wiki.model.rar文件包含了源码软件FAQ的资料，其中有关于模型建立的重要信息和说明。文件中主要包含了多个文件，其中以'wiki.model'命名的文件是重点，该文件很可能包含了模型训练的关键代码或脚本。...

class Voice_Model(tf.keras.Model): def __init__(self,config): self.config = config super(Voice_Model,self).__init__() self.lstm_1=tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters,dropout=0.5,return_sequences=True,unroll=True) self.lstm_2 = tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters, dropout=0.5, unroll=True) self.fc= tf.keras.layers.Dense(config.hidden_dim) self.dro = tf.keras.layers.Dropout(0.5) self.outlater = tf.keras.layers.Dense(config.num_classes,activation='softmax') def __call__(self,inputs,training=None,**kwargs): x = inputs x = self.lstm_1(x) x = self.lstm_2(x) x = self.fc(x) x = self.outlater(x) return x

这是一个 TensorFlow 2.x 中的一个声音识别模型的类定义。这个模型使用了两个 LSTM 层和一个全连接层来提取声音信号的特征，并使用 softmax 激活函数进行分类。 在这个类中，__init__ 方法定义了模型的结构，包括...

举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8) def call(self, inputs): # 调用 ...

class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.layer1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.layer2 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.mean = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.log_std = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.max_action = max_action def call(self, state): x = self.layer1(state) x = self.layer2(x) mean = self.mean(x) * self.max_action log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.exp(log_std) dist = tfd.Normal(mean, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) action = tf.tanh(action) return action, log_prob对该段代码进行解释

这里采用双曲正切函数作为激活函数是因为它的输出范围是[-1,1]，这样乘以self.max_action就可以得到[-self.max_action, self.max_action]之间的动作值。然后通过标准差和均值构建一个正态分布，并从中采样得到一个...

找出这段代码错误import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class GCNModel(tf.keras.Model): def __init__(self, hidden_dim, output_dim): super(GCNModel, self).__init__() self.gc1 = GraphConvolution(hidden_dim) self.gc2 = GraphConvolution(output_dim) self.relu = layers.ReLU() self.dropout = layers.Dropout(0.5) self.dense = layers.Dense(1) def call(self, inputs): x, adj = inputs x = self.gc1(x, adj) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) x = self.gc2(x, adj) x = self.dense(tf.reduce_mean(x, axis=1)) return x loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

这段代码的错误是缺少GraphConvolution类的定义和导入。需要在代码开头添加类的定义和导入。如果已经定义了GraphConvolution类，则可能是没有导入GraphConvolution类所在的模块。

#使用tensorflow库实现GCN模型，将邻接矩阵和特征矩阵输入模型中进行嵌入。 import tensorflow as tf # 定义GCN模型 class GCN(tf.keras.Model): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu") self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(output_dim) self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.5) def call(self, adj_matrix, feature_matrix, training=True): x = tf.matmul(adj_matrix, feature_matrix) x = self.dense1(x) x = self.dropout(x, training=training) x = self.dense2(x) return x # 定义GCN模型的超参数 input_dim = len(feature_names) hidden_dim = 64 output_dim = 32 # 创建GCN模型 model = GCN(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), metrics=[tf.keras.metrics.MeanSquaredError()]) # 训练模型 model.fit(x=(adj_matrix, feature_matrix), y=feature_matrix, epochs=100, batch_size=32)报错：ValueError: Models passed to fit can only have training and the first argument in call as positional arguments, found: ['feature_matrix'].

class GCN(tf.keras.Model): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu") self.dense2 = tf....

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, heads, d_model, dropout): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.heads = heads self.d_model = d_model self.dropout = dropout self.depth = d_model // heads self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): q = self.Wq(inputs) k = self.Wk(inputs) v = self.Wv(inputs) batch_size = tf.shape(q)[0] q = self.split_heads(q, batch_size) k = self.split_heads(k, batch_size) v = self.split_heads(v, batch_size) scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v) scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model)) output = self.dense(concat_attention) return output

它接受一个输入张量 inputs，将其分别通过三个全连接层 self.Wq、self.Wk 和 self.Wv，并将输出分别作为查询、键和值传递给 scaled_dot_product_attention 函数进行注意力计算。在这之前，输入张量的最后...

如何调用 class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):

self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call...

class UNET(tf.keras.Model): def __init__(self, in_channel, out_channel): super(UNET, self).__init__() self.layer1 = conv_block(in_channel, out_channel) self.layer2 = Downsample(out_channel) self.layer3 = conv_block(out_channel, out_channel*2) self.layer4 = Downsample(out_channel*2) self.layer5 = conv_block(out_channel*2, out_channel*4) self.layer6 = Downsample(out_channel*4) self.layer7 = conv_block(out_channel*4, out_channel*8) self.layer8 = Downsample(out_channel*8) self.layer9 = conv_block(out_channel*8, out_channel*16) self.layer10 = Upsample(out_channel*16) self.layer11 = conv_block(out_channel*16, out_channel*8) self.layer12 = Upsample(out_channel*8) self.layer13 = conv_block(out_channel*8, out_channel*4) self.layer14 = Upsample(out_channel*4) self.layer15 = conv_block(out_channel*4, out_channel*2) self.layer16 = Upsample(out_channel*2) self.layer17 = conv_block(out_channel*2, out_channel) self.layer18 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters=in_channel, kernel_size=1, strides=1, activation=None) self.act = tf.keras.layers.Activation('sigmoid') #激活函数 def call(self, x): x = self.layer1(x) f1 = x x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) f2 = x x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) f3 = x x = self.layer6(x) x = self.layer7(x) f4 = x x = self.layer8(x) x = self.layer9(x) x = self.layer10(x, f4) x = self.layer11(x) x = self.layer12(x, f3) x = self.layer13(x) x = self.layer14(x, f2) x = self.layer15(x) x = self.layer16(x, f1) x = self.layer17(x) x = self.layer18(x) return self.act(x) x = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) y = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) model = UNET(in_channel=1, out_channel=64) loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() TypeError: conv_block() missing 1 required positional argument: 'name'

从错误信息来看，是因为在创建UNET类的时候，调用了conv_block()函数，但是缺少了一个必需的参数name。因此建议您检查一下conv_block()函数的定义，确保它需要的参数是否包括name，并且在调用时传递了正确...

下面的代码基于keras模型构建线性模型，对房价数据进行训练及预测。请按照说明将代码补充完整，并根据要求回答问题：（40分） #房价数据为[2104,460], [1416,232] [1534, 315], [1200,280] [852,178]绘制为散点图。 x = tf.constant([2104, 1416, 1534, 1200,852]) y = tf.constant([460, 232, 315, 280, 178]) x = tf.cast(x, tf.float32) y = tf.cast(y, tf.float32) # Plot all the data plt.plot(x, y, '.') plt.show() #将输入数据x和y进行归一化 x = keras.utils.normalize(x) y = keras.utils.normalize(y) #定义模型 class MyModelKeras(tf.keras.Model): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) # Initialize the weights to 4.0 and the bias to 0.0 #补充以下代码段 （5分） def call(self, x): #补充以下代码段 （5分） keras_model = MyModelKeras() #补充以下代码段，完成模型的编译与训练，训练次数为10次。 （10分） #补充以下代码段，基于matplotlib完成损失函数值的曲线的绘制 （6分） #基于训练好的模型，对归一化后的数据x进行预测，并在同一张图片中分别以蓝色和红色显示对应的y和预测后的数据。 （8分）

class MyModelKeras(tf.keras.Model): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) # Initialize the weights to 4.0 and the bias to 0.0 self.w = tf.Variable(4.0) self.b = tf.Variable...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时，因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器，所以即使tf设置了seed，也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​mnist = tf.keras.datasets.mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO：定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO：执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

X = self.dropout(X, training=training) return self.d2(X) # 实例化模型，定义损失函数和优化器 model = Deep_CNN_Model() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() optimizer = tf....

详细解释一下这段代码：class ResnetBlock(Model): def init(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).init() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def init(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).init() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

这段代码定义了两个类：ResnetBlock 和 ResNet18，用于实现 ResNet18 模型。 ResnetBlock 类定义了一个残差块，包含两个卷积层和一个残差连接。其中，第一个卷积层 c1 用于提取特征，第二个卷积层 c2 用于将特征...

class CNN(Model): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() ## self.x1 = Input(shape =(1024,1,1)) self.inputshape = tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(1024,1,1)) self.c1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(2, 1), activation='relu',input_shape=(1024,1,1)) self.c2 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(2, 1), activation='relu') self.c3 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(2, 1), activation='relu') self.flatten = Flatten() self.f1 = Dense(360, activation='relu') self.f2 = Dense(184, activation='relu') self.f3 = Dense(4, activation='softmax') def zx(self, input): x = self.inputshape(input.astype(np.float32)) return self.c1(x) def zx1(self, input): x = self.inputshape(input.astype(np.float32)) x = self.c1(x) x = self.c2(x) x = self.c3(x) x = self.flatten(x) print(x.shape) x = self.f1(x) return self.f2(x) def call(self, input): x = self.inputshape(input) x = self.c1(x) x = self.c2(x) x = self.c3(x) x = self.flatten(x) print(x.shape) x = self.f1(x) self.x2 = self.f2(x) y = self.f3(self.x2) return y model = CNN() model.build(input_shape=(None,1024,1,1)) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False), metrics=['sparse_categorical_accuracy']) 该CNN模型每层网络的参数如何

这个CNN模型共有5个卷积层和3个全连接层，每个卷积层都使用ReLU激活函数。具体参数如下： - 输入层：输入形状为(1024,1,1)的张量 - 卷积层c1：使用64个大小为(2,1)的卷积核，步长为(1,1)，padding方式为"valid"，...

from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dropout import tensorflow as tf import pandas as pd x_train = pd.read_csv("train_x.csv") x_test = pd.read_csv("test_x.csv") y_train = pd.read_csv("train_y.csv") y_test = pd.read_csv("test_y.csv") x_train = x_train.values x_test = x_test.values y_train = y_train.values y_test = y_test.values class surpred(Model): def __init__(self): super(surpred, self).__init__() self.flatten = Flatten() self.d1 = Dense(16821) self.d2 = Dense(128) self.d3 = Dense(128) self.d5 = Dense(2,activation='softmax') def call(self,x): x1 = self.flatten(x) x2 = self.d1(x1) x3 = self.d2(x2) x4 = self.d3(x3) y = self.d5(x4) return y model=surpred() ##配置训练参数 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),##依概率为输出的结果零logits=TURE metrics=['accuracy'] ) model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=5,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=1) model.summary() model.evaluate(x_test,y_test)。这是我的模型代码，我想把我训练得到的模型第一层网络权重放到一个数组w[]中要怎么做

你可以使用 model.layers[1].get_weights() 获取第一层的权重，其中 model.layers[1] 表示获取模型的第一层（因为 Flatten 层没有权重），然后使用 get_weights() 获取该层的权重。这个函数会返回一个包含两个...

解释一下这段代码：class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

这段代码定义了两个类：ResnetBlock和ResNet18。ResnetBlock是ResNet18的基本模块，用于构建ResNet18的主体结构。ResnetBlock包含两个卷积层和批归一化层，以及一个残差路径。ResNet18是一个由ResnetBlock组成的深度...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import optimizers, layers, Model class linearModel(Model): def __init__(self, ndim): super(linearModel, self).__init__() self.w = tf.Variable( shape=[ndim, 1], initial_value=tf.random.uniform( [ndim,1], minval=-0.1, maxval=0.1, dtype=tf.float32)) @tf.function def call(self, x): y = tf.squeeze(tf.matmul(x, self.w), axis=1) return y (xs, ys), (o_x, o_y) = load_data('train.txt') ndim = xs.shape[1] model = linearModel(ndim=ndim) 将上述代码的tensflow框架改为pytorch框架，并能在jupyter上运行

y = torch.mm(x, self.w).squeeze(dim=1) return y def load_data(file_path): # 加载数据的代码请自行实现 pass # 加载数据 (xs, ys), (o_x, o_y) = load_data('train.txt') ndim = xs.shape[1] # 定义模型...

import tensorflow as tf # 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.keras.Input(shape=(in_nodes,)) y_=tf.keras.Input(shape=(10,)) prob=tf.keras.Input(shape=()) # 设置第一隐层 w1=weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, rate=prob) # 设置第三隐层 w3=weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, rate=prob) # 设置softmax输出层 w4=weight([h3_nodes, 10], 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)改为可在tensorflow2.x使用

h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1) h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2) h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3) h3...
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用于托管 Discord Overlay 的 DirectX 11 窗口.zip

用于托管 Discord Overlay 的 DirectX 11 窗口Discord 覆盖一个 DirectX 11 窗口，用于托管 Discord 的 Overlay，以便使用 OBS 捕获和显示它。基于Discord Overlay Host的想法，我制作了一个更新版本，因为它已经 5 年没有更新了，积累了很多问题。兼容性您只需要具有支持 DirectX 11 的 GPU 即可运行该程序。设置运行.exe在 Discord 中，转到用户设置 ► 游戏活动 ► 添加它 ► 选择“Discord Overlay”。同样在 Discord 中，用户设置 ► Overlay ► 选中“在游戏中启用覆盖”。在 OBS 内添加捕获窗口源并选择 Discord Overlay。向 Discord Overlay 源添加色度键滤镜，将 HTML 颜色设置为 2e3136、相似度设置为 1、准确度设置为 1、不透明度设置为 74、对比度设置为 0.39，其余值设置为默认值。为什么不使用 Discord Streamkit？Streamkit 背后的人显然从未真正使
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【路径规划】吉萨金子塔建造算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab仿真 2835期】.zip

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本，主要用于处理彩色和灰度图像，并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果，以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数，以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性，对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等，这些参数可以根据用户的需求进行调整，以获得最佳的视觉效果。" 知识点详细说明： 1. MATLAB开发环境：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时，MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱，能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。 2. 图形阴影（Shadowing）：在图像处理和计算机图形学中，阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中，阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层，帮助理解图像数据中的层次结构。 3. 多帧（Multi-frame）：多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理，以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中，多帧处理尤为重要。 4. RGB 图像处理：RGB代表红绿蓝三种颜色的光，RGB图像是一种常用的颜色模型，用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成，每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，可以处理彩色图像，并生成彩色图阴影，增强图像的视觉效果。 5. 参数调整：在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，用户可以根据需要对参数进行调整，比如白色边框大小（we）、黑色边框大小（be）和边框数（ne）。这些参数影响着生成的图形阴影的外观，允许用户根据具体的应用场景和视觉需求，调整阴影的样式和强度。 6. 下采样（Downsampling）：在处理图像时，有时会进行下采样操作，以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，灰度图像被下采样为8位整数，这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度，同时保留图像的关键信息。 7. 文件名结构数组：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组，以便函数能够逐个处理每个图像文件。 8. MATLAB函数使用：MULTI_FRAME_VIEWRGB函数的使用要求用户具备MATLAB编程基础，能够理解函数的参数和输入输出格式，并能够根据函数提供的用法说明进行实际调用。 9. 压缩包文件名列表：在提供的资源信息中，有两个压缩包文件名称列表，分别是"multi_frame_viewRGB.zip"和"multi_fram_viewRGB.zip"。这里可能存在一个打字错误："multi_fram_viewRGB.zip" 应该是 "multi_frame_viewRGB.zip"。需要正确提取压缩包中的文件，并且解压缩后正确使用文件名结构数组来调用MULTI_FRAME_VIEWRGB函数。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

要在Flow-3D中设定合适的边界条件和进行精确的网格划分，首先需要深入理解水利工程的具体需求和流体动力学的基本原理。推荐参考《Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分》，这份资料详细介绍了如何设置工作目录，创建模拟文档，以及进行网格划分和边界条件设定的全过程。 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 在设置边界条件时，需要根据实际的水利工程项目来确定，如在模拟渠道流动时，可能需要设定速度边界条件或水位边界条件。对于复杂的
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XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互