# 模型精确度 def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prop: 0.5}) # y_pre_tru=(y_pre-0.05)*(np.max(datays)-np.min(datays))/(0.95-0.05) accuracy_prediction = 1 / (1 + tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(y_pre - ys)))) # accuracy_prediction_tru=1/(1+tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(y_pre_tru-datays_test)))) result = sess.run(accuracy_prediction, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prop: 0.5}) print(y_pre) return result这段代码含义
时间: 2024-02-26 13:55:41 浏览: 36
这段代码的含义是定义了一个计算模型精确度的函数,该函数的输入参数为测试数据集(v_xs和v_ys)。在函数内部,首先使用会话(sess)运行模型(prediction)并得到预测结果(y_pre)。然后,使用 TensorFlow 的数学函数计算预测结果(y_pre)与真实结果(ys)之间的误差,进而计算模型的精确度(accuracy_prediction)。最后,使用会话(sess)运行计算模型精确度(accuracy_prediction)的操作,并将测试数据集(v_xs和v_ys)和dropout比率(keep_prop)输入到会话中,得到最终的模型精确度(result)并返回。此外,这段代码中还包含了一些被注释掉的代码,其中的y_pre_tru和accuracy_prediction_tru似乎是计算模型预测结果与真实结果的真实值之间误差和精确度的代码,但并未被使用。
相关问题
for k in range(2000): # print(batch_xs,batch_ys,len(batch_xs)) sess.run(train_step, feed_dict={xs: dataxs, ys: datays, keep_prop: 0.5}) # sess.run(train_step,feed_dict={xs:dataxs_test,ys:datays_nor_test}) if k % 500 == 0: # print(k,sess.run(loss,feed_dict={xs:dataxs,ys:datays_nor})) print(compute_accuracy(dataxs_test, datays_test))这段代码含义
这段代码的含义是训练神经网络模型,使用数据集(dataxs和datays)进行训练,并将dropout比率设置为0.5。在每次迭代中,使用会话(sess)运行训练操作(train_step),并将训练数据集(dataxs和datays)和dropout比率(keep_prop)输入到会话中。在每迭代500次时,调用计算模型精确度的函数(compute_accuracy),并将测试数据集(dataxs_test和datays_test)和dropout比率(keep_prop)输入到函数中,计算模型在测试集上的精确度,并将结果打印出来。这段代码中的迭代次数为2000次,即训练模型2000次。
# FPFH特征计算 def compute_fpfh(point_cloud): # 使用Open3D计算FPFH特征描述符 # 返回特征描述符 fpfh = ... return fpfh 这里fpfh要怎么计算
计算FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征描述符通常以下步骤:
1. 首先,使用Open3D将输入的点云数据转换为Open3D的点云数据结构。
2. 然后,使用Open3D的`compute_fpfh_feature`函数计算FPFH特征描述符。
下面是一个示例代码,展示了如何使用Open3D计算FPFH特征描述符:
```python
import open3d as o3d
def compute_fpfh(point_cloud):
# 将输入的点云数据转换为Open3D的点云数据结构
o3d_point_cloud = o3d.geometry.PointCloud()
o3d_point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)
# 计算FPFH特征描述符
radius_normal = 0.1 # 法线估计半径
radius_feature = 0.3 # 特征估计半径
fpfh = o3d.pipelines.registration.compute_fpfh_feature(
o3d_point_cloud,
o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_normal, max_nn=30),
o3d.geometry.KDTreeSearchParamHybrid(radius=radius_feature, max_nn=100)
)
return fpfh
# 调用示例
point_cloud = ... # 输入点云数据
fpfh_features = compute_fpfh(point_cloud)
```
在上述代码中,我们首先将输入的点云数据转换为Open3D的点云数据结构。然后,通过调用`compute_fpfh_feature`函数来计算FPFH特征描述符。这个函数接受三个参数:点云数据、用于法线估计的搜索参数和用于特征估计的搜索参数。你可以根据自己的需求调整这些参数。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时你可能需要根据自己的数据和需求进行适当的调整。希望这个示例能够帮助你理解如何使用Open3D来计算FPFH特征描述符。
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