add_history函数

add_history函数是一个用于将用户的输入历史添加到GNU Readline库中历史列表中的函数。它是一个C语言函数，可以在调用GNU Readline库的程序中使用。当用户在Readline库的交互式命令行中键入命令时，add_history函数将该命令添加到历史列表中，用户可以使用向上或向下箭头键浏览历史记录并重复之前输入的命令。

相关问题

不用plot_model 函数

如果不使用 `plot_model` 函数，可以使用 Keras 中的 `summary` 函数打印出模型结构。修改代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D

# 生成正弦函数数据
x = np.linspace(0, 100, 1000)
y = np.sin(2*x+1) + 3

# 将数据转换为卷积神经网络需要的格式
X = np.zeros((len(x), 10))
for i in range(len(x)):
    for j in range(10):
        X[i][j] = y[(i+j)%len(x)]
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 打印模型结构
model.summary()

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型并可视化损失函数
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(loss)+1)
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

# 预测并可视化结果
y_pred = model.predict(X)
plt.plot(x, y, label='true')
plt.plot(x, y_pred, label='predict')
plt.legend()
plt.show()

修改后的代码会打印出卷积神经网络模型的结构，包括每一层的输入形状、输出形状和参数数量等信息。

该段代码为什么没有输出图像 def plot_model_history(model_history): """ Plot Accuracy and Loss curves given the model_history """ fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) # summarize history for accuracy axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc']) axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc']) axs[0].set_title('Model Accuracy') axs[0].set_ylabel('Accuracy') axs[0].set_xlabel('Epoch') axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10) axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best') # summarize history for loss axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['loss']) + 1), model_history.history['loss']) axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['val_loss']) + 1), model_history.history['val_loss']) axs[1].set_title('Model Loss') axs[1].set_ylabel('Loss') axs[1].set_xlabel('Epoch') axs[1].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['loss']) + 1), len(model_history.history['loss']) / 10) axs[1].legend(['train', 'val'], loc='best') fig.savefig('plot.png') plt.show() # Create the model model = Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')) # emotions will be displayed on your face from the webcam feed model.build(input_shape=(32, 48, 48, 1)) model.load_weights( r'D:\pythonProject\model.h5')

该段代码中定义了一个绘制模型训练过程中准确率和损失变化的函数`plot_model_history()`，但是在代码中没有调用该函数进行绘图。因此，即使该函数的代码正确，也不会输出图像。

如果想要输出图像，可以在代码中添加一行`plot_model_history(model_history)`来调用该函数，其中`model_history`指的是模型训练过程中保存的训练历史数据。例如：

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
plot_model_history(history)

这样就可以在模型训练完成后绘制准确率和损失变化的图像。