tf.linspace

时间: 2023-08-31 18:13:03 浏览: 58
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matlab由频域变时域的代码-tf.learn:学习使用TensorFlow进行深度学习

tf.linspace函数是一个用于生成均匀间隔数量为num的张量的函数。它可以接受start和stop两个参数，用于指定生成张量的起始值和结束值。可以通过指定num参数来控制生成张量的元素数量。该函数还可以接受一个可选的name参数，用于指定生成张量的名称。在使用tf.linspace函数时，可以传入标量值作为start和stop参数，也可以传入张量作为start和stop参数。如果传入的是张量，那么生成的张量将具有与start和stop相同的形状。[1][3]
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对于等差序列，tf.linspace()和tf.range()非常有用。tf.linspace()生成一个从start到stop的等差数列，包含num个元素： python a = tf.linspace(10.0, 13.0, 4) tf.range()类似，但默认从0开始...

import numpy as np import tensorflow as tf x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) input_data = np.sin(x).reshape(1, 100, 1, 1) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 1, 1)), ]) output = model.predict(input_data)是这段代码有问题如何改进

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 120) input_data = np.sin(x).reshape(1, 120, 1, 1) 或者，我们可以调整卷积层的参数，例如减少卷积核的数量或增加卷积核的大小。例如，我们可以将卷积核的数量减少到16： ...

import numpy as np import tensorflow as tf x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) input_data = np.sin(x).reshape(1, 1000, 1, 1) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(1000, 1, 1)), ]) output = model.predict(input_data)这段代码存在上述问题如何解决

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1200) input_data = np.sin(x).reshape(1, 1200, 1, 1) 或者，我们可以调整卷积层的参数，例如增加卷积核的数量或减小卷积核的大小。例如，我们可以将卷积核的数量增加到64： ...

修正以下代码X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

import tensorflow as tf import numpy as np import skfuzzy as fuzz # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 对特征进行模糊化...

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

import tensorflow as tf import skfuzzy as fuzz # 读取数据 data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 数据归一化 scaler = ...

tf.meshgrid

x = tf.linspace(-1.0, 1.0, 5) y = tf.linspace(-1.0, 1.0, 5) X, Y = tf.meshgrid(x, y) print(X) print(Y) In this example, we create two tensors x and y with 5 equally spaced values between -1.0 ...

tf.ones_like

- *1* *3* [tf.ones、tf.zeros、tf.ones_like、tf.zeros_like、tf.fill、tf.eye、tf.one_hot、tf.range、tf.linspace...](https://blog.csdn.net/weixin_49346755/article/details/124689186)[target="_blank" data-...

如何画出 M=tf.compat.v1.nn.softplus的图像

x = np.linspace(-10, 10, 100) y = tf.compat.v1.nn.softplus(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('M=tf.compat.v1.nn.softplus(x)') plt.title('Softplus Function') plt.show() 这将生成一个...

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

要让虚线中的数字消失，可以将contour函数调用时的参数inline设置为False，即： CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--', inline=False) 然后在调用clabel函数时也需要将inline设置为...

def crop(example: dict[str, tf.Tensor], TypeError: 'type' object is not subscriptable

height_range = tf.linspace(tf.cast(tf.math.floor(tf.cast(height, tf.float32) * 0.8), tf.int32), max_height, 100) random_height = tf.random.shuffle(height_range)[0] # Define the range of possible ...

解释这段代码 %% 01 初始参数设置 p.ns = 1; p.nu = 1; % 状态量个数和控制量个数 p.t0 = 0; p.tf = 1; % 初始时间和终止时间 p.x0 = 10; % 初始条件 % 直接打靶法参数设置 p.nt = 20; % 打靶点参数设置 p.t = linspace(p.t0,p.tf,p.nt)'; % 时间区间 % 将控制量离散 p.u_index = 1:p.nt; %% 02 求解算法 % 给控制量赋初值 p.u = -0.5*ones(p.nt,1); u0 = p.u; % 控制量的初值猜测 % 求解控制量 options = optimoptions(@fmincon,'display','iter','MaxFunEvals',1e5,'Algorithm','sqp'); [u,fval,exitflag,output] = fmincon(@(u) objective(u,p),u0,[],[],[],[],[],[],[],options); p.u = u; % 再进行一次仿真得到数据 [~,Y] = ode45(@(t,y) derivative(t,y,p),p.t,p.x0); p.x = Y(:,1);

这段代码是一个Matlab程序，主要用于求解一个控制系统的状态方程。下面是对每一部分的解释： %% 01 初始参数设置 这一部分是程序开始时对一些初始参数的设置，其中包括状态量的个数和控制量的个数，以及时间区间和...

t=linspace(0,20,1000); x=square(0.5*pi*t,50); b=[1,0];a=[1,10]; sys=tf(b,a); y=lsim(sys,x,t); subplot(211),plot(t,x),axis([0,20,0,2]);title('输入') subplot(212),plot(t,y),axis([0,20,-2,2]);title('输出')优化

t = np.linspace(0, 20, sample_rate) # 时间序列 x = signal.square(0.5 * np.pi * t, duty=50) # 方波输入 cutoff_frequency = 10 # 截止频率 y = lowpass_filter(x, cutoff_frequency, sample_rate) # 一阶低...

TypeError: linspace(): argument 'start' (position 1) must be Number, not Tensor

这个错误信息在TensorFlow等深度学习库中出现，通常表示你在使用linspace函数时传入了一个非数值类型的参数（如Tensor），而该...tf.linspace(start=tf.cast(tf.constant(0.0), tf.float32), stop=1.0, num=10)

matlab中tfdata用法

t = linspace(0, 10, 1000); % 创建时间样本 x = sin(t); % 创建正弦信号 sys = tfdata(t, x, [1, 1]); % 创建TF数据对象 % 现在你可以进行系统分析或仿真，如绘制步响应或频率响应 impulse(sys); bode(sys);

num = 2; den = [1 3 2]; G = tf(num, den); T = 1; N = 10; M = 2; Mp = 5; lambda = 1; gamma = 1; h = impulse(G, 0:T:(N-1)*T); Phi = zeros(N, M); for i = 1:N for j = 1:M if (i >= j) Phi(i,j) = h(i-j+1); end end end Delta = eye(N) * lambda; K = (Phi' * Phi + lambda * eye(M)) \ Phi' * gamma; t = linspace(0, 100, length(u)); r = ones(size(t)); y = zeros(size(t)); u = zeros(size(t)); for k = N+1:length(t) y(k) = step(G, u(k-N:k-1),t(k)); % pass the time vector 't' as the third input argument e = r(k) - y(k); du = K * e'; u(k) = u(k-1) + du(1); end figure; plot(t, r, 'k--', t, y, 'b', 'linewidth', 2); xlabel('Time (s)'); ylabel('Output'); legend('Reference', 'Output'); title('DMC Controller with Unit Step Reference');上述代码报错错误使用 DynamicSystem/step (第 95 行) Invalid syntax for time or frequency response command. See command help for more information.的错误请修改

G = tf(num, den); T = 1; N = 10; M = 2; Mp = 5; lambda = 1; gamma = 1; h = impulse(G, 0:T:(N-1)*T); Phi = zeros(N, M); for i = 1:N for j = 1:M if (i >= j) Phi(i,j) = h(i-j+1); end end end Delta =...

1) 如何通过 TensorFlow 的变量赋值计算：1+2+3+…+100? (2) / (3) 生成均匀分布的 100 个数据 x ，x 属于 (-1,1) ，利用 numpy 中的 linspace 函数生成均匀分布的数据。令 y=2x+1 ，绘制散列点 (x,y) 。使用 plt.scatter () 函数完 成散列点的绘制。使用 plt.plot()函数绘制 y=2x+1 x 属于 (-1,1) (4) 写出一元线性回归的模型函数和损失函数

x = np.linspace(-1, 1, 100) y = 2 * x + 1 # 绘制散列点和直线 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y) # 显示图像 plt.show() 3) 一元线性回归的模型函数为： $$y = wx + b$$ 其中，$w$ 是权重，$b$ 是偏置。...

操作题 令学号后两位为“A=23")，请将程序及高清大图附在文件中上传。设信号s()的傅里叶变换为s(f=jA2π f/(2+A2Tf)，通过MATLAB画出以下波形。 1. x(t)=s(2t+1)的波形及频谱 。 没有一个频率为AHz余弦信源，载波频率为A*10Fz，通过MATLAB画出以下波形。1. DSB调制信号，并画出他们的频谱 2.调制信号的解调信号并与原信源对比。

s(t) = s(f) * exp(j2πft) = s(jA^2πf/(2+A^2Tf)) * exp(j2πft) 将 t 替换为 2t+1，得到： s(2t+1) = s(jA^2πf/(2+A^2T(2t+1))) * exp(j4πft+2πj) 在 MATLAB 中，可以按照以下步骤画出 x(t)=s(2t+1) 的波形...

用数值方法求解下列微分方程，用不同颜色和线形将y和y画在同一个图形窗口里 y''+ty'-y=1-2t 初始时间:t0=0;终止时间:tf=pi;初始条件:y|t=0=0 y'|t=0=0.2

在这里，我们将求解从 $t=0$ 到 $t=\pi$ 的微分方程，并使用 linspace 函数生成一个包含 100 个时间点的数组。我们还将微分方程的初始条件传递给 solve_ivp 函数。 代码实现如下： python sol = solve_ivp...
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。