GrADS学习资料：第5章基础绘图指令详解

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GrADS系统提供了一系列基础绘图指令，用于控制和实现一些基础的绘图功能，包括绘制线条、符号和字符串等。在第5章的《基础绘图指令》中，我们学习了如何使用draw string指令在指定的坐标位置上写字符串。字符串在虚页上的坐标位置由x和y确定，但需要注意的是x和y点为字符串左下角的位置。我们也学习了如何通过设置字符串属性来调整字符的大小、颜色、位置、粗细和旋转角度。 通过"set strsiz hsiz <vsiz>"命令，我们可以设置字符串中字符的大小，其中hsiz代表字符的宽度，而vsiz代表字符的高度，单位是虚页英寸。另外，通过"set string color <justification <thickness <rotation>>>"命令，我们可以设置字符串的属性。具体包括设置字符串的颜色、位置、粗细和旋转角度。旋转的角度是以justification定义的点为中心，按照逆时针方向旋转。 这些基础绘图指令为我们提供了丰富的绘图功能，让我们能够在GrADS系统中实现各种绘图需求。通过灵活运用这些指令，我们可以绘制出美观、具有吸引力的图形，使得我们的数据得以更加直观地展现出来。同时，掌握这些基础绘图指令也为我们今后学习更加复杂、高级的绘图功能打下了坚实的基础。在实践中不断尝试，熟练掌握这些基础绘图指令，将使我们能够更好地利用GrADS系统进行数据可视化与分析，为我们的科研工作带来更多的便利和帮助。 因此，通过学习第5章的基础绘图指令，我们对GrADS系统的使用有了更深入的了解，并且掌握了实现基础绘图功能所需的基本技能。这将有助于我们在日后的工作中更加灵活地运用GrADS系统进行数据分析和可视化，为我们的科研工作带来更大的收获和成就。综上所述，基础绘图指令是GrADS系统中不可或缺的一部分，对于我们提升数据处理和分析能力具有重要意义。愿我们在接下来的学习和实践中能够不断完善和提升自己的能力，为科研事业贡献自己的力量。

第5章图形绘制.pptx

2023-11-12 上传
第5章图形绘制.pptx

ga-> draw shp c:/GrADS/data/cnmap.shp No scaling environment

2023-05-24 上传
如果您在使用 GrADS 软件，并且想要绘制形状文件 cnmap.shp，可以尝试以下命令： ``` ga-> set gxout shaded ga-> set map 10c ga-> draw shp c:/GrADS/data/cnmap.shp ``` 其中，第一行设置输出格式为阴影填充，...

解释一下冒号后面的代码： if grads is not None: params = list(model.parameters()) if not len(grads) == len(list(params)): msg = 'WARNING:maml_update(): Parameters and gradients have different length. (' msg += str(len(params)) + ' vs ' + str(len(grads)) + ')' print(msg) for p, g in zip(params, grads): if g is not None: p.update = - lr * g return update_module(model)

2023-06-13 上传
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 是一种元学习算法，用于快速学习新的任务或环境。其中，参数更新是 MAML 算法的核心步骤之一。 首先，代码判断 grads 是否为 None。如果 grads 不为 None，说明已经计算出了...

class FeatureExtractor(): def __init__(self, model, target_layers): self.model = model self.target_layers = target_layers self.gradients = [] def save_gradient(self, grad): self.gradients.append(grad) def __call__(self, x): outputs = [] self.gradients = [] for name, module in self.model._modules.items(): ##遍历目标层的每一个模块，比如卷积、BN,ReLU x = module(x) if name in self.target_layers: x.register_hook(self.save_gradient) #利用hook来记录目标层的梯度 outputs += [x] return outputs, x def __init__(self, model, target_layers): self.model = model model_features = nn.Sequential(*list(model.children())[:8]) self.feature_extractor = FeatureExtractor(model_features, target_layers) def get_gradients(self): return self.feature_extractor.gradients one_hot.backward() grads_val = self.extractor.get_gradients()[-1].cpu().data.numpy() 报错list index out of range ，如何修改代码解决

2023-06-02 上传
这个错误可能是因为 `self.feature_extractor.gradients` 这个列表为空，也... grads_val = self.feature_extractor.gradients[-1].cpu().data.numpy() return grads_val ``` 这样应该就能够成功提取到梯度值了。

class Momentum: """Momentum SGD""" def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.9): self.lr = lr self.momentum = momentum self.v = None def update(self, params, grads): if self.v is None: self.v = {} for key, val in params.items(): self.v[key] = np.zeros_like(val) for key in params.keys(): self.v[key] = self.momentum*self.v[key] - self.lr*grads[key] params[key] += self.v[key]

2023-07-10 上传
然后，对于params中的每个键值对，使用动量更新规则：self.v[key] = self.momentum*self.v[key] - self.lr*grads[key]，其中self.v[key]表示参数key的动量，grads[key]表示参数key的梯度。最后，更新参数params[key]...

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.optimizers' has no attribute 'Adadelta'

2023-08-17 上传
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) # 模型训练完成后，可以使用该模型进行预测等操作 ``` 在上述示例代码中，我们使用了Adam优化器，定义了模型、数据、损失函数和优化器，并...

optimizer = tf.optimizers.Adam(FLAGS["train.lr"]) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss)有错吗怎么改

2023-05-13 上传
你可以尝试使用一个固定的学习率值来替换它，如下所示： ``` optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cnn.loss) ``` 如果你想使用一个可变的学习率，...

class Adam: """Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)""" def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999): self.lr = lr self.beta1 = beta1 self.beta2 = beta2 self.iter = 0 self.m = None self.v = None def update(self, params, grads): if self.m is None: self.m, self.v = {}, {} for key, val in params.items(): self.m[key] = np.zeros_like(val) self.v[key] = np.zeros_like(val) self.iter += 1 lr_t = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2**self.iter) / (1.0 - self.beta1**self.iter) for key in params.keys(): #self.m[key] = self.beta1*self.m[key] + (1-self.beta1)*grads[key] #self.v[key] = self.beta2*self.v[key] + (1-self.beta2)*(grads[key]**2) self.m[key] += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) self.v[key] += (1 - self.beta2) * (grads[key]**2 - self.v[key]) params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + 1e-7) #unbias_m += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) # correct bias #unbisa_b += (1 - self.beta2) * (grads[key]*grads[key] - self.v[key]) # correct bias #params[key] += self.lr * unbias_m / (np.sqrt(unbisa_b) + 1e-7)

2023-07-14 上传
在第一次调用 `update` 方法时，会初始化 `m` 和 `v` 字典，将其与 `params` 字典中的每个参数对应的一阶和二阶动量初始化为零矩阵，保持与参数形状相同。 在后续调用中，它首先递增迭代次数 `iter`。然后，根据...

train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)出现这个错误ValueError: tape is required when a Tensor loss is passed.怎么改

2023-06-01 上传
tf.keras.optimizers.SGD(0.9).apply_gradients(zip(grads, var_list)) ``` 在这个示例中，`tf.GradientTape()` 用于记录操作以计算梯度。然后使用 `tape.gradient` 计算梯度，并使用 `apply_gradients` 方法更新...

优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

2023-06-06 上传
model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = x_test[:1000] y_true = y_test[:1000] # 使用tf.GradientTape计算梯度 def get_grads(model, x, y): with tf.GradientTape()...
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