@tf.function def train_step(mats, labels): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(mats, training=True) loss = loss_object(labels, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) train_loss(loss) train_accuracy(labels, predictions)

这段代码与前面的代码非常相似，只是输入的参数发生了变化。这里的 `train_step` 函数的输入参数是 `mats` 和 `labels`，分别表示训练数据的数学公式和标签。函数的核心是使用 `tf.GradientTape()` 记录前向传播过程中的计算图，计算出损失函数对各个可训练参数的梯度，并用优化器进行参数的更新。同时，函数还记录了训练过程中的损失函数和准确率的度量指标的数值，以便后续的输出和可视化。这个 `train_step` 函数的作用是用来训练一个能够预测数学公式的模型。

相关问题

for i in range(mats.shape[0]): r = Rotation.from_dcm(mats[i])

如果你使用的是 Scipy 1.7.3 版本，则无法使用 `from_dcm` 方法创建旋转对象，因为该方法在 Scipy 1.7.3 版本中已被删除。替代方法是使用 `from_matrix` 方法，该方法与 `from_dcm` 方法类似，只需将方向余弦矩阵作为参数传递即可。下面是将 `from_dcm` 方法替换为 `from_matrix` 方法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation

# 创建旋转矩阵数组
mats = np.array([
    [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]],
    [[0, -1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]],
    [[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, 1]]
])

# 使用 from_matrix 方法创建旋转对象
rotations = [Rotation.from_matrix(m) for m in mats]

# 打印旋转矩阵
for r in rotations:
    print(r.as_matrix())

在这个例子中，我们创建了一个旋转矩阵数组 `mats`，其中有三个旋转矩阵。然后，我们使用列表推导式和 `from_matrix` 方法将每个旋转矩阵转换为一个旋转对象 `rotations`。最后，我们打印每个旋转对象对应的旋转矩阵。

for i in range(mats.shape[0]): r = Rotation.from_dcm(mats[i]) eulers.append(r.as_euler(seq, degrees=True))

如果你使用的是 Scipy 1.7.3 版本，则无法使用 `from_dcm` 方法创建旋转对象，因为该方法在 Scipy 1.7.3 版本中已被删除。替代方法是使用 `from_matrix` 方法，该方法与 `from_dcm` 方法类似，只需将方向余弦矩阵作为参数传递即可。下面是将 `from_dcm` 方法替换为 `from_matrix` 方法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.transform import Rotation

# 创建旋转矩阵数组
mats = np.array([
    [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]],
    [[0, -1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]],
    [[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, 1]]
])

# 创建欧拉角序列
seq = 'ZYX'

# 使用 from_matrix 方法创建旋转对象，并将欧拉角添加到列表中
eulers = []
for m in mats:
    r = Rotation.from_matrix(m)
    eulers.append(r.as_euler(seq, degrees=True))

# 打印欧拉角
print(eulers)

在这个例子中，我们创建了一个旋转矩阵数组 `mats`，其中有三个旋转矩阵。然后，我们使用 `from_matrix` 方法将每个旋转矩阵转换为一个旋转对象 `r`，并使用 `as_euler` 方法将其转换为欧拉角，并将欧拉角添加到列表 `eulers` 中。最后，我们打印欧拉角列表。