尝试将 SCRIPT smooth 作为函数执行: C:\Users\dell\Desktop\smooth.m 出错 smooth (line 3) y_value = smooth(y);

抱歉，我无法直接执行 MATLAB 脚本。但是，我可以为您提供一些关于如何将脚本 smooth.m 转化为函数的指导。

要将脚本 smooth.m 转化为函数，您需要将脚本中的代码放入一个函数中，并且将输入参数和输出结果添加到函数定义中。以下是一个示例，说明如何将 smooth.m 脚本转化为函数：

function y_smoothed = smooth_function(y)
    % 在这里放入 smooth.m 脚本中的代码
    y_smoothed = smooth(y);
end

将上述代码保存到一个新的 MATLAB 文件中，例如 smooth_function.m。然后，您可以通过调用该函数来执行 smooth.m 的操作：

y_value = smooth_function(y);

请确保在调用 smooth_function 函数时，将正确的输入参数 y 提供给它。

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def binary_crossentropy_with_label_smoothing(y_true, y_pred, label_smoothing=0.1): # 计算平滑标签 num_classes = tf.shape(y_true)[-1] smooth_positives = 1.0 - label_smoothing smooth_negatives = label_smoothing / num_classes y_true = y_true * smooth_positives + smooth_negatives # 计算二分类交叉熵损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred, labels=y_true)) return loss

这是一个函数的定义，函数名为binary_crossentropy_with_label_smoothing，函数有三个参数：y_true、y_pred和label_smoothing。其中，y_true代表真实标签，y_pred代表预测标签，label_smoothing代表标签平滑程度的参数，默认值为0.1。函数的作用是计算带有标签平滑的二元交叉熵。

idx = 9 def line_base() -> Line: global idx line = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType. WHITE))#init_opts=opts.InitOpts(width="200px", height="500px") .add_xaxis(["{}".format(i) for i in range(idx)]) .add_yaxis( series_name="", y_axis=[randrange(50, 80) for _ in range(idx)], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts( #title_opts=opts.TitleOpts(title="动态数据"), #legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="10%"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) idx = idx + 1 return line

这段代码定义了一个函数，函数名为line_base。它的返回值是一个Line类型的对象。global idx表示使用全局变量idx，line为一个元组，其中包含了一个初始化选项，主题为白色。Line类是一个用于绘制折线图的类。