with train_summary_writer.as_default(): tf.summary.scalar('loss',average_train_loss,step=epoch) tf.summary.scalar('psnr',average_train_psnr,step=epoch) tf.summary.scalar('ssim',average_train_ssim,step=epoch)

时间: 2024-01-26 11:02:25 浏览: 134
这段代码是用于在 TensorFlow 中记录训练过程中的损失、PSNR和SSIM等指标的。其中，train_summary_writer是一个TensorFlow的SummaryWriter对象，它用于将训练过程中的数据记录到TensorBoard中。tf.summary.scalar()是一个用于记录标量数据的函数，第一个参数是记录的名称，第二个参数是记录的数值，第三个参数是记录的步数（即训练的轮数）。在训练过程中，每轮结束后都会调用这段代码来记录相应的指标。
相关问题

print('Start training ...') flag = True for epoch in range(epochs): # print('MODE NOW: {}'.format(mode)) for train_images, train_labels in train_ds: train(train_images, train_labels, epoch, training_mode) if flag: bc_model.summary() flag = False for test_images, test_labels in test_ds: test(test_images, test_labels, training_mode) # save model if epoch % 10 == 0 and epoch > 0: print('Saving weights to {}'.format(output_dir)) bc_model.save_weights(os.path.join(output_dir, "bc_model_{}.ckpt".format(epoch))) with metrics_writer.as_default(): tf.summary.scalar('train_loss_rec_gate', train_loss_rec_v.result(), step=epoch) tf.summary.scalar('test_loss_rec_gate', test_loss_rec_v.result(), step=epoch) print('Epoch {} | Train L_gate: {} | Test L_gate: {}' .format(epoch, train_loss_rec_v.result(), test_loss_rec_v.result())) reset_metrics() # reset all the accumulators of metrics print('bla')

这段代码是一个训练深度学习模型的主要代码框架。其中，`epochs`变量表示训练的轮数，`train_ds`和`test_ds`分别表示训练集和测试集的数据集对象。在每一轮训练中，首先对每一个训练图像和标签对调用`train()`函数进行训练，然后对每一个测试图像和标签对调用`test()`函数进行测试。在每一轮训练结束后，将训练集和测试集的损失（loss）记录到指定的输出目录中，以便后续的可视化和分析。 在训练过程中，每隔10个轮次，将模型的权重保存到输出目录中。同时，使用`tf.summary.scalar()`函数将训练集和测试集的损失记录到指定的记录器中。最后，使用`reset_metrics()`函数重置所有指标的累加器，以便下一轮训练的使用。 需要注意的是，此处的`train()`和`test()`函数的实现并未给出，可能是根据具体的模型和任务而定制的。同时，`reset_metrics()`函数的实现也未给出，但可以推测其功能为将所有指标的累加器清零。

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

下面是将上述代码转换为PyTorch代码的示例： ```python def train_step(real_ecg, dim): noise = torch.randn(dim) for i in range(disc_steps): generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) discriminator.zero_grad() disc_loss.backward() discriminator_optimizer.step() ### for tensorboard ### disc_losses.update(disc_loss) fake_disc_accuracy.update(torch.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update(torch.ones_like(real_output), real_output) ####################### for i in range(gen_steps): generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) generator.zero_grad() gen_loss.backward() generator_optimizer.step() ### for tensorboard ### gen_losses.update(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.avg) gen_losses_list.append(gen_losses.avg) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.avg) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.avg) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) ####################### disc_losses.reset() gen_losses.reset() fake_disc_accuracy.reset() real_disc_accuracy.reset() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch # display.clear_output(wait=True) # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) ``` 注意：上述代码仅作为示例，可能需要根据实际情况进行调整和修改。
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for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs): # train for one epoch train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer,scheduler) train_writer.add_scalar('mean EPE', train_EPE, epoch) # evaluate on test dataset with torch.no_grad(): EPE = validate(val_loader, model, epoch) test_writer.add_scalar('mean EPE', EPE, epoch) if best_EPE < 0: best_EPE = EPE is_best = EPE < best_EPE best_EPE = min(EPE, best_EPE) save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': args.arch, 'state_dict': model.module.state_dict(), 'best_EPE': best_EPE, 'div_flow': args.div_flow }, is_best, save_path)

- train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer, scheduler) 调用train函数进行训练，并返回训练损失和训练误差（EPE）。train_loader是训练数据集加载器，model是...

if summary_writer and step % cfg.log_interval == 0: summary_writer.add_scalar('loss_train', train_loss, step)

这段代码用于将训练损失 train_loss 定期写入摘要（summary）文件中，以便进行可视化和记录训练过程。 首先，条件 summary_writer and step % cfg.log_interval == 0 用于判断是否满足写入摘要的条件。summary...

if step % train_cfg.val_interval == 0: model_dict = {'net_g': generator.state_dict(), 'optimizer_g': optimizer_G.state_dict(), 'net_d': discriminator.state_dict(), 'optimizer_d': optimizer_D.state_dict()} # auc,best_auc = val(train_cfg, gnd_path=train_cfg.gnd_path, frame_dir=train_cfg.test_data, # model=(generator, discriminator)) auc,auc_gau,sigma = val(train_cfg, frame_dir=train_cfg.test_data, model=(generator, discriminator)) if auc_gau > max_auc: torch.save(model_dict, f'weights/{train_cfg.dataset}_{step}_{auc_gau:.3f}.pth') max_step=step max_auc=auc_gau max_sigma=sigma print("best_auc=",max_auc) print(" when step=",max_step) print(" when sigma=",max_sigma) # writer.add_scalar('results/auc', best_auc, global_step=step) generator.train() discriminator.train() step += 1 if step == train_cfg.iters: training = False # print('Training Completed! System will automatically shutdown in 60s..') # os.system('shutdown /s /t 60') break

这段代码是一个训练过程中的监控和保存模型的部分。其中，train_cfg.val_interval表示多少个训练步骤后进行一次模型验证，val()函数是对模型...最后，step加1，如果step等于train_cfg.iters，则终止训练。

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show() # 预测值和真实值的代码 net.eval...

def train(self) -> None: c = self._config print(c) step = 0 for epoch in range(c.epochs): prog_bar = tqdm(self._train_data_loader) for i, batch in enumerate(prog_bar): batch = batch[0].to(self._device) loss = self._step(batch) prog_bar.set_description(f'Train loss: {loss:.2f}') self._tensorboard.add_scalar('train/loss', loss, step) if i % c.visualization_interval == 0: self._visualize_images(batch, step, 'train') if i != 0 and i % c.snapshot_interval == 0: self._save_snapshot(step) step += 1

这是一个Python中的train函数，主要作用是训练一个AI模型。函数中的参数包括一个配置对象c，一个训练数据加载器_train_data_loader，以及一个设备对象_device。函数的具体流程如下： 1. 遍历若干个epochs，每个...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') ...

def build_summaries(self, logdir): # Create summary writer to write summaries to disk if not os.path.exists(logdir): os.makedirs(logdir) self.summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, self.sess.graph) # Create summary op to save episode reward to Tensorboard log self.ep_reward_var = tf.Variable(0.0, trainable=False, name=('ep_reward_agent_%02d'%self.n_agent)) tf.summary.scalar("Episode Reward", self.ep_reward_var) self.summary_op = tf.summary.merge_all() # Initialise reward var - this will not be initialised with the other network variables as these are copied over from the learner self.init_reward_var = tf.variables_initializer([self.ep_reward_var])

这段代码的具体实现中，首先根据指定的logdir路径创建一个summary writer对象，用于将summary写入磁盘。然后，创建一个summary op对象，用来记录每个episode的奖励值，并将其命名为"Episode Reward"。最后，初始化...

# 计算损失和EPE loss = multiscaleEPE(output, target, weights=args.multiscale_weights, sparse=args.sparse) flow2_EPE = args.div_flow * realEPE(output[0], target, sparse=args.sparse) # 更新损失和EPE losses.update(loss.item(), target.size(0)) train_writer.add_scalar('train_loss', loss.item(), n_iter) flow2_EPEs.update(flow2_EPE.item(), target.size(0)) # 计算梯度并优化步骤 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step()

接下来，代码计算了梯度并执行优化步骤，即通过调用optimizer.zero_grad()清零梯度、调用loss.backward()计算梯度、调用optimizer.step()执行一步优化。最后，代码调用scheduler.step()来更新学习率调度器。

with torch.no_grad(): # validate_loader迭代器对验证集进行迭代，每次迭代都会计算模型的输出和损失，并记录最佳的准确率和模型参数 val_bar = tqdm(validate_loader, file=sys.stdout) for val_data in val_bar: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num writer.add_scalar('Loss/test', running_loss / train_steps, epoch) writer.add_scalar('Accuracy/test', val_accurate, epoch) print('[epoch %d] val_loss: %.3f val_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / train_steps, val_accurate)) if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) writer.add_graph(mynet, input) writer.close() print('Finished Training') 请详细解释这段代码

8. 输出当前训练的epoch数、验证集损失和准确率等信息。 总体来说，这段代码实现了一个基本的模型训练流程，包括数据迭代、模型计算、损失计算、反向传播等步骤，并将训练过程中的关键信息保存到TensorBoard中，...

summary_loss = [] for ph in ph_summary: summary_loss.append(tf.summary.scalar(ph.name, ph)) merged_summ = tf.summary.merge(summary_loss) return merged_summ用TensorBoard 2.0及以上版本的用法重写这段代码实现相同的功能

在将摘要数据写入事件文件时，我们使用tf.summary.create_file_writer()函数创建一个FileWriter对象，并使用with writer.as_default():语句将其设置为默认的写入器。然后创建一个会话，随机生成一些数据，并运行...

import torch from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.model1 = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(3072, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.model1(x) return x import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() #criterion = nn.BCELoss() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")修改变成VGG16-两分类模型

Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(total_loss)) ...

scalar = preprocessing.MinMaxScaler() train_features_ = scalar.fit_transform(train_features_)

scalar.fit_transform(train_features_) 中的 fit_transform() 方法将 train_features_ 进行转换，并使用 fit() 方法先对 train_features_ 进行拟合，得到最大值和最小值，然后再对数据进行缩放转换，最终...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")将以上代码修改为二分类

writer.add_scalar("Training Loss", loss, step) step += 1 if step % 100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += loss.item() print("Epoch {0}, total loss: {1}".format...

result = ts.trainer.offpolicy_trainer( policy, train_collector, test_collector, max_epoch=max_epoch, step_per_epoch=step_per_epoch, collect_per_step=collect_per_step, episode_per_test=30, batch_size=64, train_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.1 / round), test_fn=lambda e1, e2: policy.set_eps(0.05 / round), writer=None)（把这段代码改成具有每1/60秒的render功能的能实现同样目的的代码）

def train(policy, train_collector, test_collector, max_epoch, step_per_epoch, collect_per_step, episode_per_test, batch_size, writer=None): result = {} for epoch in range(max_epoch): # 训练阶段 ...

val _loss=[] val_loss=loss_function(y_pred,y) writer.add_scalar("val_loss", val_loss.item(), epoch+1) val_loss.append(val_loss)

writer.add_scalar是用来将损失值写入Tensorboard中，epoch+1表示当前的epoch数。最后一行代码应该是有误的，应该是val_loss.append(val_loss.item())，将当前的验证损失值添加到val_loss列表中。

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储能双向变流器，可实现整流器与逆变器控制，可实现整流与逆变，采用母线电压PI外环与电流内环PI控制，可整流也可逆变实现并网，实现能量双向流动，采用SVPWM调制方式。 1.双向 2.SVPWM 3.双闭环 支持simulink2022以下版本，联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本（默认发2016b）。
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LCC-LCC无线充电恒流 恒压闭环移相控制仿真 Simulink仿真模型，LCC-LCC谐振补偿拓扑，闭环移相控制 1. 输入直流电压350V，负载为切电阻，分别为50-60-70Ω，最大功率3.4

LCC-LCC无线充电恒流 恒压闭环移相控制仿真 Simulink仿真模型，LCC-LCC谐振补偿拓扑，闭环移相控制 1. 输入直流电压350V，负载为切电阻，分别为50-60-70Ω，最大功率3.4kW，最大效率为93.6%。 2. 闭环PI控制：设定值与反馈值的差通过PI环节，输出控制量限幅至0到1之间，控制逆变电路移相占空比。 3. 设置恒压值350V，恒流值7A。
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S7-PDIAG工具使用教程及技术资料下载指南

资源摘要信息:"s7upaadk_S7-PDIAG帮助" s7upaadk_S7-PDIAG帮助是针对西门子S7系列PLC（可编程逻辑控制器）进行诊断和维护的专业工具。S7-PDIAG是西门子提供的诊断软件包，能够帮助工程师和技术人员有效地检测和解决S7 PLC系统中出现的问题。它提供了一系列的诊断功能，包括但不限于错误诊断、性能分析、系统状态监控以及远程访问等。 S7-PDIAG软件广泛应用于自动化领域中，尤其在工业控制系统中扮演着重要角色。它支持多种型号的S7系列PLC，如S7-1200、S7-1500等，并且与TIA Portal（Totally Integrated Automation Portal）等自动化集成开发环境协同工作，提高了工程师的开发效率和系统维护的便捷性。 该压缩包文件包含两个关键文件，一个是“快速接线模块.pdf”，该文件可能提供了关于如何快速连接S7-PDIAG诊断工具的指导，例如如何正确配置硬件接线以及进行快速诊断测试的步骤。另一个文件是“s7upaadk_S7-PDIAG帮助.chm”，这是一个已编译的HTML帮助文件，它包含了详细的操作说明、故障排除指南、软件更新信息以及技术支持资源等。 了解S7-PDIAG及其相关工具的使用，对于任何负责西门子自动化系统维护的专业人士都是至关重要的。使用这款工具，工程师可以迅速定位问题所在，从而减少系统停机时间，确保生产的连续性和效率。 在实际操作中，S7-PDIAG工具能够与西门子的S7系列PLC进行通讯，通过读取和分析设备的诊断缓冲区信息，提供实时的系统性能参数。用户可以通过它监控PLC的运行状态，分析程序的执行流程，甚至远程访问PLC进行维护和升级。 另外，该帮助文件可能还提供了与其他产品的技术资料下载链接，这意味着用户可以通过S7-PDIAG获得一系列扩展支持。例如，用户可能需要下载与S7-PDIAG配套的软件更新或补丁，或者是需要更多高级功能的第三方工具。这些资源的下载能够进一步提升工程师解决复杂问题的能力。 在实践中，熟练掌握S7-PDIAG的使用技巧是提升西门子PLC系统维护效率的关键。这要求工程师不仅要有扎实的理论基础，还需要通过实践不断积累经验。此外，了解与S7-PDIAG相关的软件和硬件产品的技术文档，对确保自动化系统的稳定运行同样不可或缺。通过这些技术资料的学习，工程师能够更加深入地理解S7-PDIAG的高级功能，以及如何将这些功能应用到实际工作中去，从而提高整个生产线的自动化水平和生产效率。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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CC-LINK远程IO模块AJ65SBTB1现场应用指南：常见问题快速解决

# 摘要 CC-LINK远程IO模块作为一种工业通信技术，为自动化和控制系统提供了高效的数据交换和设备管理能力。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基础知识，接着详细介绍了其安装与配置流程，包括硬件的物理连接和系统集成要求，以及软件的参数设置与优化。为应对潜在的故障问题，本文还提供了故障诊断与排除的方法，并探讨了故障解决的实践案例。在高级应用方面，文中讲述了如何进行编程与控制，以及如何实现系统扩展与集成。最后，本文强调了CC-LINK远程IO模块的维护与管理的重要性，并对未来技术发展趋势进行了展望。 # 关键字 CC-LINK远程IO模块；系统集成；故障诊断；性能优化；编程与控制；维护
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python 画一个进度条

在Python中，你可以使用`tkinter`库来创建一个简单的进度条。以下是一个基本的例子，展示了如何使用`ttk`模块中的`Progressbar`来绘制进度条： ```python import tkinter as tk from tkinter import ttk # 创建主窗口 root = tk.Tk() # 设置进度条范围 max_value = 100 # 初始化进度条 progress_bar = ttk.Progressbar(root, orient='horizontal', length=200, mode='determinate', maximum=m
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Nginx 1.19.0版本Windows服务器部署指南

资源摘要信息:"nginx-1.19.0-windows.zip" 1. Nginx概念及应用领域 Nginx（发音为“engine-x”）是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一款IMAP/POP3/SMTP服务器。它以开源的形式发布，在BSD许可证下运行，这使得它可以在遵守BSD协议的前提下自由地使用、修改和分发。Nginx特别适合于作为静态内容的服务器，也可以作为反向代理服务器用来负载均衡、HTTP缓存、Web和反向代理等多种功能。 2. Nginx的主要特点 Nginx的一个显著特点是它的轻量级设计，这意味着它占用的系统资源非常少，包括CPU和内存。这使得Nginx成为在物理资源有限的环境下（如虚拟主机和云服务）的理想选择。Nginx支持高并发，其内部采用的是多进程模型，以及高效的事件驱动架构，能够处理大量的并发连接，这一点在需要支持大量用户访问的网站中尤其重要。正因为这些特点，Nginx在中国大陆的许多大型网站中得到了应用，包括百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等，这些网站的高访问量正好需要Nginx来提供高效的处理。 3. Nginx的技术优势 Nginx的另一个技术优势是其配置的灵活性和简单性。Nginx的配置文件通常很小，结构清晰，易于理解，使得即使是初学者也能较快上手。它支持模块化的设计，可以根据需要加载不同的功能模块，提供了很高的可扩展性。此外，Nginx的稳定性和可靠性也得到了业界的认可，它可以在长时间运行中维持高效率和稳定性。 4. Nginx的版本信息 本次提供的资源是Nginx的1.19.0版本，该版本属于较新的稳定版。在版本迭代中，Nginx持续改进性能和功能，修复发现的问题，并添加新的特性。开发团队会根据实际的使用情况和用户反馈，定期更新和发布新版本，以保持Nginx在服务器软件领域的竞争力。 5. Nginx在Windows平台的应用 Nginx的Windows版本支持在Windows操作系统上运行。虽然Nginx最初是为类Unix系统设计的，但随着版本的更新，对Windows平台的支持也越来越完善。Windows版本的Nginx可以为Windows用户提供同样的高性能、高并发以及稳定性，使其可以构建跨平台的Web解决方案。同时，这也意味着开发者可以在开发环境中使用熟悉的Windows系统来测试和开发Nginx。 6. 压缩包文件名称解析 压缩包文件名称为"nginx-1.19.0-windows.zip"，这表明了压缩包的内容是Nginx的Windows版本，且版本号为1.19.0。该文件包含了运行Nginx服务器所需的所有文件和配置，用户解压后即可进行安装和配置。文件名称简洁明了，有助于用户识别和确认版本信息，方便根据需要下载和使用。 7. Nginx在中国大陆的应用实例 Nginx在中国大陆的广泛使用，证明了其在实际部署中的卓越表现。这包括但不限于百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等大型互联网公司。这些网站的高访问量要求服务器能够处理数以百万计的并发请求，而Nginx正是凭借其出色的性能和稳定性满足了这一需求。这些大型网站的使用案例为Nginx带来了良好的口碑，同时也证明了Nginx作为一款服务器软件的领先地位。 总结以上信息，Nginx-1.19.0-windows.zip是一个适用于Windows操作系统的Nginx服务器软件压缩包，提供了高性能的Web服务和反向代理功能，并被广泛应用于中国大陆的大型互联网企业中。用户在使用该压缩包时，可以期待一个稳定、高效且易于配置的服务器环境。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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CC-LINK远程IO模块在环境监控中的应用：技术与案例探讨

![CC-LINK](https://www.mitsubishielectric.com/fa/products/cnt/plcnet/pmerit/cclink_ie/concept/img/main_img.jpg) # 摘要 CC-LINK远程IO模块作为一种先进的工业通信技术，在环境监控系统中具有广泛应用。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基本概念及其在环境监控系统中的基础理论，包括硬件组成、软件架构及技术优势。随后，详细介绍了其在实时监控与远程控制、系统集成与配置、安全维护方面的具体实践应用。案例分析部分深入探讨了CC-LINK模块在不同环境监控场景中的应用效果与技术解决
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Linux C开发中，如何判断open()函数创建的fd没有被close()

在Linux C开发中，判断`open()`函数创建的文件描述符（file descriptor, fd）是否已经被`close()`通常涉及到检查该fd是否处于有效的状态。你可以通过以下几个步骤进行： 1. **检查fd是否为-1**：如果fd值为-1，这通常表示错误发生或者文件操作已经完成，它可能已经被关闭。 ```c if (fd == -1) { // 处理失败或已关闭的情况 } ``` 2. **检查errno**：系统调用返回-1并设置errno时，可以查阅相关的错误码来判断问题。比如，`ENOTTY`可能表示尝试访问非块设备，而这可能是由`close()`造成的。