import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt

时间: 2024-06-15 19:04:34 浏览: 181
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numpy matplotlib

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import numpy as np是Python中导入NumPy库的常见方式。NumPy是一个用于科学计算的强大库,提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。 import h5py是导入h5py库,它是Python中用于处理HDF5文件的库。HDF5是一种用于存储和组织大量数据的文件格式,h5py库提供了方便的接口来读取和写入HDF5文件。 import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块,它提供了绘制图形的函数和工具。通过使用plt模块,可以创建各种类型的图表,如折线图、散点图、柱状图等。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.callbacks import History import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('data-04-zoo.csv', header=None) # 切分x和y x = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 对y标签进行独热编码处理 label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y = y.reshape(len(y), 1) y = onehot_encoder.fit_transform(y) # 搭建网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(16, input_dim=16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(7, activation='softmax')) # 模型配置 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = History() model.fit(x, y, epochs=200, batch_size=16, validation_split=0.2, callbacks=[history]) # 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 保存模型 model.save('model1.h5')from google.protobuf.internal import builder as _builder ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\ProgramData\anaconda3\envs\demo\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py)

将以下Python代码转化为MATLAB代码并在每行上 标明注释: # -- coding: utf-8 -- from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, UpSampling2D, Input, concatenate, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import numpy as np #from keras import backend as K #import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.io as sio import h5py matfn='train_random_1000.mat' #with h5py.File(matfn, 'r') as f: # f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名 data = h5py.File(matfn) W_train = data['w'].value X_train = data['L_vel'].value Y_train = data['H_vel'].value W_train = W_train.transpose((0,2,1)) X_train = X_train.transpose((0,2,1)) Y_train = Y_train.transpose((0,2,1)) W_train = W_train.reshape(1000, 800, 800, 1) X_train = X_train.reshape(1000, 100, 100, 1) Y_train = Y_train.reshape(1000, 800, 800, 1) inputs = Input(shape=(100,100,1)) w_inputs = Input(shape=(800,800,1)) upSam = UpSampling2D(size = (8,8))(inputs) up = concatenate([upSam, w_inputs], axis=3) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(up) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv3) up4 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv3), conv2], axis=3) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up4) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv4) up5 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv4), conv1], axis=3) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up5) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv5) conv6 = Conv2D(4, (3,3), padding='same')(conv5) conv7 = Conv2D(2,(3,3),padding = 'same')(conv6) conv8 = Conv2D(1,(3,3),padding = 'same')(conv7) model1 = Model(inputs=[inputs,w_inputs], outputs=[conv8]) optimizer = Adam(lr = 0.001, decay=0.0) model1.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer) model1.fit([X_train, W_train],Y_train,batch_size=10,epochs=30,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2) # #result = model1.predict([X_train, W_train],batch_size=1) #resultfile = 'result1.mat' #sio.savemat(resultfile, {'result':result}) model_json = model1.to_json() with open("HRRM_model1.json", "w") as json_file: json_file.write(model_json) # serialize weights to HDF5 model1.save_weights("HRRM_model1.h5") print("Saved model to disk")

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