请问是如下修改吗 ： data1 = Data_1H(data,config.Hx) trainX1,trainX2,_ = data1._slice_multi() data2 = Data_1H(data_y,config.Hx) _ , _, trainY = data2._slice_multi() trainY = np.expand_dims(trainY, axis=-1) # Y 的形状就由(155,5)变成了 (155, 5, 1)，可以用于训练和预测模型 print("trainX Y shape is:",trainX1.shape,trainX2.shape,trainY.shape, "Hx=",config.Hx ) if len(trainY.shape) == 1: trainY = trainY.reshape(-1,1) train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])] batch_size = 32 dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32), output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), (None, trainX2.shape[1]), (None, 1))) dataset = dataset.batch(batch_size) # 进行训练 #model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) model.summary() model.compile(optimizer=config.optimizer, loss=config.loss_metric) #model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=config.loss_metric) model.fit([trainX1,trainX2], trainY, epochs=config.epochs, steps_per_epoch=len(train_data) ,batch_size=config.lstm_batch_size, verbose=config.verbose,validation_split=0.2, callbacks=[my_early_stopping]) #=====================================

这段代码主要是用于处理数据并训练模型的。首先对数据进行预处理，使用`Data_1H`类对数据进行处理，得到`trainX1`、`trainX2`和`trainY`。然后对`trainY`进行维度扩展，使其变为`(155, 5, 1)`的形状，方便后续训练和预测模型。接着将数据转化为`tf.data.Dataset`类型，并设置批次大小为`batch_size`。最后使用`LSTNetAttention`模型对数据进行训练，使用`my_early_stopping`回调函数进行早停操作。

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data1 = Data_1H(data,config.Hx) trainX1,trainX2,_ = data1._slice_multi() data2 = Data_1H(data_y,config.Hx) _ , _, trainY = data2._slice_multi() trainY = np.expand_dims(trainY, axis=-1) # Y 的形状就由(155,5)变成了 (155, 5, 1)，可以用于训练和预测模型 print("trainX Y shape is:",trainX1.shape,trainX2.shape,trainY.shape, "Hx=",config.Hx ) if len(trainY.shape) == 1: trainY = trainY.reshape(-1,1) # 进行训练 model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config)， trainX1， trainX2是数据输入，产生的是3维，第一维是数据总长，请问如何修改为小批量。

你可以按照以下步骤将数据划分为小批量：

1. 将输入数据和标签分别打包为元组，例如：

   train_data = [(trainX1[i], trainX2[i], trainY[i]) for i in range(trainX1.shape[0])]

2. 使用`tf.data.Dataset.from_generator()`将数据生成器转换为数据集对象，例如：

   batch_size = 32
   dataset = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: iter(train_data), 
                                             output_types=(tf.float32, tf.float32, tf.float32),
                                             output_shapes=((None, trainX1.shape[1]), 
                                                            (None, trainX2.shape[1]), 
                                                            (None, 1)))
   dataset = dataset.batch(batch_size)

这里使用`from_generator()`将数据生成器转换为数据集对象，其中`output_types`和`output_shapes`分别指定了输入数据和标签的类型和形状。然后使用`batch()`将数据集划分为大小为`batch_size`的小批量。

3. 在`model.fit()`中指定`steps_per_epoch`参数，例如：

   model.fit(dataset, epochs=10, steps_per_epoch=len(train_data) // batch_size)

这里将数据集作为参数传递给`model.fit()`，并指定`steps_per_epoch`参数为`len(train_data) // batch_size`，表示每个epoch需要处理的步数。

通过这种方式，你可以将数据划分为小批量，然后将小批量作为输入进行训练。这样，每次训练时，模型只会处理一个小批量的数据，从而避免了一次性处理大量数据的问题，同时也可以减少内存的消耗。

stm32hx711仿真

### STM32 和 HX711 进行仿真的方法

#### 使用 Proteus 软件进行仿真设置

为了实现基于 STM32 和 HX711 称重传感器的电子秤仿真，在 Proteus 中创建项目时需注意几个关键配置：

- **硬件连接**：在 Proteus 中添加 STM32F103C8T6 微控制器模型以及 HX711 模拟到数字转换模块。确保两者之间通过 SPI 或者其他指定接口正确相连[^1]。

// 配置HX711引脚连接至STM32对应GPIO口
PD_SCK -> GPIO_PIN_X
DOUT    -> GPIO_PIN_Y

- **固件开发环境准备**：利用 Keil MDK 或 IAR Embedded Workbench 编写适用于 STM32 的程序代码，其中应包含初始化 HAL 库、配置定时器中断用于周期性采样数据等功能[^4]。

#include "main.h"
#include "hx711.h"

void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);

int main(void){
  HAL_Init();
  SystemClock_Config();
  MX_GPIO_Init();

  while (1) {
      // 主循环内调用函数获取重量数值并处理
      float weight = GetWeight(); 
      
      if(weight > MAX_WEIGHT_LIMIT){
          TriggerAlarm(); // 如果超过设定的最大限值，则触发警报机制
      }
  }
}

- **HX711 数据读取逻辑**

对于 HX711 来说，其内部集成了 ADC 功能，并可通过简单的两线串行通信协议来访问测量结果。具体来说就是通过对 DOUT 及 PD_SCK 引脚的操作完成一次完整的数据交换过程[^2]。

uint32_t HX711_Read(void){  
  uint32_t HX711_Data = 0;
  uint8_t i;

  for(i=0;i<24;i++){
     HX711_Data <<= 1;
     SET_PD_SCK_LOW;   
     delay_us(1);       
     SET_PD_SCK_HIGH;    
     
     if(CHECK_DOUT_STATE()){
        HX711_Data++;
     }                  
  }

  return HX711_Data;
}

上述 C 函数展示了如何逐位构建来自 HX711 设备的数据帧，从而得到最终代表物体质量大小的二进制数表示形式。

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