tmpLbl = np.zeros(label.shape)

时间: 2023-10-25 14:03:28 浏览: 35
tmpLbl = np.zeros(label.shape)是一个将label数组的形状作为参数，创建一个与label形状相同的全零数组的操作。这个操作使用了NumPy库中的zeros函数，该函数可以返回一个给定形状和类型的全零数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [使用numpy中的np.zeros_like和np.zeros( .shape)时候遇到的问题，二者有什么区别？](https://blog.csdn.net/ldgyb/article/details/125192272)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [np.zeros(shape) 注意shape的规范格式为元组，不是list](https://blog.csdn.net/studyvcmfc/article/details/119679800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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动手入门深度学习笔记-CNN模型以及进阶模型

CNN模型 code实现 ## 二维互相关 ... Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum() return Y X = torc
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请解释以下代码： labels = measure.label(thresh, background=0) mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8") for label in np.unique(labels): if label == 0: continue labelMask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8") labelMask[labels == label] = 255 numPixels = cv2.countNonZero(labelMask) if numPixels > 500: # 像素数大于500，就添加进mask mask = cv2.add(mask, labelMask)

2. mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")：创建一个和输入图像大小相同的全零数组 mask，用于保存筛选后的连通区域。 3. for label in np.unique(labels):：遍历所有标签，使用 np.unique 函数...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

4. temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) 应该改为 temp=np.array(np.zeros(theta.shape))。 5. ax.set_xlabel=('房子面积') 和 ax.set_ylabel=('房子价格') 应该改为 ax.set_xlabel('房子面积') 和 ax...

def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg逐句解释

- color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8)：创建一个 shape 为 (out.shape[0], out.shape[1], 3) 的全 0 numpy 数组，用于存储转换后的 RGB 彩色图像。 - for label, color in ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

temp = np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行，去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行，最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

temp = np.matrix(np.zeros((1, parameters))) # 修改这行代码 parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range...

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的连通域的标签 # largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # areas第一元素是背景的面积，所以要从除开背景之外的元素中找 areas_cont = np.array([cv2.contourArea(cnt) for cnt in contours]) largest_label = np.argmax(areas_cont) # 提取连通域的坐标点 max_area_contour = contours[largest_label] # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(mask) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print(max_area_coords.shape)ada

接下来，使用np.argmax()函数找到areas_cont中面积最大的连通域的索引，该索引即为largest_label。 通过largest_label索引获取最大连通域的轮廓坐标点，存储在max_area_contour中。 创建一个与掩模大小相同的全零...

帮我在下面的代码中添加高斯优化，原代码如下：import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数，即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型，并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

= test_label) / len(test_label) return loss # 定义初始参数值 gamma_init = 0.1 nu_init = 0.01 x_init = np.array([gamma_init, nu_init]) # 进行高斯优化 res = minimize(fitness_function, x_init, method=...

def click_pushButton_3(self): # 点击 pushButton_3 触发 框选图像 print("pushButton_3") self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320)) hImg, wImg = self.img1.shape[:2] wLabel = self.label_1.width() hLabel = self.label_1.height() x0 = self.label_1.x0 * wImg // wLabel y0 = self.label_1.y0 * hImg // hLabel x1 = self.label_1.x1 * wImg // wLabel y1 = self.label_1.y1 * hImg // hLabel print("hImg,wImg=({},{}), x1,y1=({},{})".format(hImg, wImg, hLabel, wLabel)) print("x0,y0=({},{}), x1,y1=({},{})".format(x0, y0, x1, y1)) self.img2 = np.zeros((self.img1.shape), np.uint8) self.img2[y0:y1, x0:x1, :] = self.img1[y0:y1, x0:x1, :] print(self.img2.shape) self.refreshShow(self.img2, self.label_2) # 刷新显示 return 为什么我框选的图像没有在正中心

可能是因为 self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320)) 语句将 label_1 的位置设置为左上角坐标为 (20,20)，大小为 400x320，而不是将其放置在中心位置。你可以尝试将该语句修改为 self.label_1....

解释一下下面这段代码 def click_pushButton_3(self): # 点击 pushButton_3 触发 框选图像 print("pushButton_3") self.label_1.setGeometry(QRect(20, 20, 400, 320)) hImg, wImg = self.img1.shape[:2] wLabel = self.label_1.width() hLabel = self.label_1.height() x0 = self.label_1.x0 * wImg // wLabel y0 = self.label_1.y0 * hImg // hLabel x1 = self.label_1.x1 * wImg // wLabel y1 = self.label_1.y1 * hImg // hLabel print("hImg,wImg=({},{}), x1,y1=({},{})".format(hImg, wImg, hLabel, wLabel)) print("x0,y0=({},{}), x1,y1=({},{})".format(x0, y0, x1, y1)) self.img2 = np.zeros((self.img1.shape), np.uint8) self.img2[y0:y1, x0:x1, :] = self.img1[y0:y1, x0:x1, :] print(self.img2.shape) self.refreshShow(self.img2, self.label_2) # 刷新显示 return

然后，它会重新设置label_1的大小和位置，以确保它的大小和位置适合框选。 然后，函数通过获取img1的高度和宽度，以及label_1的高度和宽度，计算出框选区域的坐标。这个坐标是相对于img1的，而不是相对于label_1的...

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码是一个数据预处理的过程，首先从指定路径读取测试数据，然后将读取的数据进行归一化处理，接着将处理后的数据按照指定的时间序列长度（SEQ_LEN）切分成多个小数据集（value），同时对应的标签（label）为每...

def make_datasets(org_samples): '''输入10*120*2048的原始样本，输出带标签的训练集(占75%)和测试集(占25%)''' train_x=np.zeros(shape=(10,90,2048)) train_y=np.zeros(shape=(10,90,10)) test_x=np.zeros(shape=(10,30,2048)) test_y=np.zeros(shape=(10,30,10)) for i in range(10): s=org_samples[i] # 打乱顺序 index_s = [a for a in range(len(s))] shuffle(index_s) s=s[index_s] # 对每种类型都划分训练集和测试集 train_x[i]=s[:90] test_x[i]=s[90:120] # 填写标签 label = np.zeros(shape=(10,)) label[i] = 1 train_y[i, :] = label test_y[i, :] = label #将十种类型的训练集和测试集分别合并并打乱 x1 = train_x[0] y1 = train_y[0] x2 = test_x[0] y2 = test_y[0] for i in range(9): x1 = np.row_stack((x1, train_x[i + 1])) x2 = np.row_stack((x2, test_x[i + 1])) y1 = np.row_stack((y1, train_y[i + 1])) y2 = np.row_stack((y2, test_y[i + 1])) index_x1= [i for i in range(len(x1))] index_x2= [i for i in range(len(x2))] shuffle(index_x1) shuffle(index_x2) x1=x1[index_x1] y1=y1[index_x1] x2=x2[index_x2] y2=y2[index_x2] return x1, y1, x2, y2 #分别代表：训练集样本，训练集标签，测试集样本，测试集标签 def get_timesteps(samples): ''' get timesteps of train_x and test_X to 10*120*31*128 :param samples : a matrix need cut to 31*128 ''' s1 = np.zeros(shape=(31, 128)) s2 = np.zeros(shape=(len(samples), 31, 128)) for i in range(len(samples)): sample = samples[i] for a in range(31): s1[a]= sample[64*a:128+64*a] s2[i]=s1 return s2解释下每段代码含义

这段代码主要实现了两个函数：make_datasets和get_timesteps。 make_datasets函数的作用是将原始样本数据按照一定比例划分为训练集和测试集，并对每个样本打上标签。具体实现过程如下： 1.定义训练集和测试集的空...

def load_data(self): data = [] labels = [] subjects = [] for subject in range(1, self.num_subjects+1): filename = self.file_prefix + str(subject) + 'T.mat' # filepath = os.path.join(self.data_path, filename) filepath =os.path.join( 'F:\SoftwaresProjectFiles\python\zhuangeshi_to_dgl\BCIcompetitionIV2a\dataset/',filename) filepath_y = os.path.join('F:\SoftwaresProjectFiles\python\zhuangeshi_to_dgl\BCIcompetitionIV2a\labels/',filename) mat_x = scipy.io.loadmat(filepath) mat_y=scipy.io.loadmat(filepath_y) x=mat_x['data'] y=mat_y['classlabel'] mat['data']=np.zeros(9,288) mat['data'][:-1]=x mat['data'][-1]=y eeg_data = mat['data'][:-1] event_data = mat['data'][-1] events = np.array([e for e in event_data[0] if e != 0]) labels.append(events - 1) subjects.append(np.ones(len(events)) * subject) data.append(eeg_data) data = np.concatenate(data, axis=0) labels = np.concatenate(labels, axis=0) subjects = np.concatenate(subjects, axis=0) return data, labels, subjects输出的shape

具体地，根据代码中的"labels.append(events - 1)"和"subjects.append(np.ones(len(events)) * subject)"语句，可以得知labels和subjects两个数组的长度是所有样本的事件总数。而根据代码中的"data.append(eeg_data)...

# 为点云数据设置颜色 colors = np.zeros((points.shape[0], 3)) # 创建一个颜色数组，大小和点云数组一致 colors[labels == largest_label] = [0.5, 0.5, 0.5] # 将保留的点云设置为灰色 colors[labels != largest_label] = [1.0, 0.0, 0.0] # 将处理的点云设置为红色 pc.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) # 将颜色数组赋值给点云对象这段代码中若我要将灰色和红色改为绿色和蓝色该如何改

colors = np.zeros((points.shape[0], 3)) # 创建一个颜色数组，大小和点云数组一致 colors[labels == largest_label] = [0.0, 1.0, 0.0] # 将保留的点云设置为绿色 colors[labels != largest_label] = [0.0, 0.0, ...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将特征矩阵X和标签Y合并起来，作为训练数据 # 将生成的样本存储在一个n\times (p+1)的numpy数组data中，其中第i行表示第i个样本的特征向量和目标变量值 def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal 写成其局部近似函数def ApproxFun(XStar, x, ObjVal, GradVect, HessMat)

这段代码是一个逻辑回归问题的例子，其中： - p=20是特征数，n=5000是样本数； - beta是一个p维向量，表示回归系数； - X是一个n×p的矩阵，每一行是一个样本的特征向量； - epsilon是一个长度为n的向量，表示随机...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x+1) + 3 # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show()修改这段代码使卷积神经网络模型可视化

X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 inputs = Input(shape=(10, 1)) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(x) # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型并训练 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32) # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show()具体解释这段代码每一步的用意和作用

X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) 由于卷积神经网络需要一个三维数组作为输入，这里将...

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