根据以下内容绘图：1. 安装包来计算黑森矩阵； 2. 导入需要的库； 3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥； 4. 获取预先训练的检查点； 5. 加在预训练检查点和训练数据： ① 定义计算梯度范数的函数； ② 定义计算最小比率的函数； 6. 获得实验结果

抱歉，我无法直接绘制图形。但是，我可以为您解释这些步骤背后的含义。

1. 安装包来计算黑森矩阵：黑森矩阵是用于优化算法中的二阶导数矩阵，可以提供更准确的梯度信息。在这个步骤中，我们需要安装一个计算黑森矩阵的包。

2. 导入需要的库：我们需要导入一些Python库来实现我们的模型，比如TensorFlow、NumPy和Matplotlib等。

3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥；这是我们要训练的神经网络模型的定义。它是一个简单的正弦函数，我们将使用它来演示如何训练一个神经网络模型。

4. 获取预先训练的检查点：在训练神经网络模型之前，我们可以使用预先训练的检查点来初始化模型的权重和偏差。

5. 加在预训练检查点和训练数据：在这个步骤中，我们需要定义两个函数，一个用于计算梯度范数，另一个用于计算最小比率。这些函数将在训练过程中使用。

6. 获得实验结果：在训练过程结束后，我们可以获得实验结果，例如模型的准确性和损失函数的值。这些结果可以用于评估我们的模型的性能。

相关问题

利用Matplotlib绘制曲线先导入pyplot子库，一般起别名为plt，代码如下：import matplotlib.pyplot as plt 。

当你使用Python的数据可视化库`matplotlib`来创建图形时，通常会先导入其中的`pyplot`子库，因为这个子库包含了大部分绘图功能，且被普遍昵称为`plt`。这个别名使得在后续的代码中调用`matplotlib`函数更加简洁。以下是一个基本的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 这里是使用plt的一些常见操作，例如创建一个新的图形窗口：
plt.figure()

# 绘制一条线性曲线：
x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [0, 1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)

# 可能还会添加标题、标签和图例，以及调整图形的样式：
plt.title('My First Curve')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend(['Square Function'])

# 显示图形：
plt.show()

在这个例子中，`plt.figure()`创建了一个新的图形，`plt.plot(x, y)`画出了由x和y坐标定义的线，然后添加了标题、坐标轴标签和图例。最后，`plt.show()`用于显示绘制好的图像。

题目3：t=-3:0.125:3，x=sin2t，y=cos2t，z=x2+2y2，请绘制填充颜色的三维网格图，坐标轴范围为-1≤x≤1， -1≤y≤1， 0≤z≤2。使用MATLAB

以下是MATLAB的代码和绘图结果：

t = -3:0.125:3;
x = sin(2*t);
y = cos(2*t);
z = x.^2 + 2*y.^2;

[X,Y] = meshgrid(linspace(-1,1,50));
Z = 2*ones(size(X));
surf(X,Y,Z,'FaceColor',[0.8 0.8 0.8],'EdgeColor','none');
hold on;
surf(x,y,z,'FaceColor','interp','EdgeColor','none');
view(45,30);
axis([-1 1 -1 1 0 2]);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
colorbar;

绘图结果如下：