测试函数TEST1的MATLAB实现与应用分析

版权申诉
RAR格式 | 337KB | 更新于2025-02-01 | 53 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
标题“TEST1_Test1test_TESTEQ_”表明这可能是一个测试文件,其中“TEST1”是主标题,“Test1test”和“TESTEQ”是次级标签。标题没有提供很多实质性信息,但它暗示文件内容与某种“测试”功能相关。 描述“TEST1 IS A TEST FUNCTION TEHRE”虽然有拼写错误(应为“THERE”),但它进一步确认了该文件与一个名为“TEST1”的测试函数有关。描述可能暗示这个函数的功能或目的。在IT行业中,测试函数是用于验证特定功能或代码段是否按预期工作的编程元素。这样的函数可能包含了各种类型的测试用例或检查点来确保软件产品的特定部分按照设计工作正常。 标签“Test1test TESTEQ”可以看作是对文件内容的进一步分类。标签“Test1test”可能是指测试用例或测试套件,它可能包含用于验证TEST1函数的一系列测试数据和预期结果。而“TESTEQ”可能是指一个专门的测试等式或测试环境,这表明在运行TEST1函数时需要考虑特定的条件或参数。 从“压缩包子文件的文件名称列表”中,我们可以推断出两个关键文件:“TEST1.m”和“Orr_matlab.pdf”。 文件“TEST1.m”很可能是一个Matlab脚本文件,其文件扩展名“.m”是Matlab环境中函数、脚本和类文件的标准扩展名。由于标题和描述都暗示了一个测试函数,该文件很可能包含TEST1函数的Matlab源代码。Matlab是一个高性能的数学计算环境,广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。在Matlab中,编写测试函数通常涉及创建执行特定数学运算或算法的脚本,并用一系列输入值进行测试以验证其正确性。例如,TEST1函数可能是一个在Matlab环境中进行数值分析、线性代数运算或工程问题模拟的测试函数。 文件“Orr_matlab.pdf”则似乎是一个与Matlab相关的文档或论文,其标题表明文档可能与“Orr”有关。在Matlab中,“Orr-Sommerfeld”方程是一个描述层流稳定性的微分方程,通常用于计算流动的稳定性分析。文档可能是一篇专门讨论Orr方程在Matlab环境下的解决方案、求解过程、或者如何使用Matlab进行Orr方程相关问题的研究论文。由于文件格式为PDF(便携式文档格式),这意味着该文件是经过格式化和排版的文档,适合于展示书面内容,包括文本、图形、图表等,因此可以是阅读材料、研究报告或技术指导。 总结上述内容,我们可以看出,给定的文件信息指向了一个软件测试场景,在Matlab环境中,特别是与数学计算和稳定性分析相关。文件名称中提到的“TEST1”很可能是测试函数的一部分,而“Orr_matlab.pdf”则可能是一篇深入探讨Orr-Sommerfeld方程或类似数学模型在Matlab中实现方法的文档。这样的文件通常对于科研人员、工程师以及任何在Matlab环境中进行数学建模和分析的用户来说都具有重要的参考价值。

相关推荐

filetype

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

手机看
程序员都在用的中文IT技术交流社区

程序员都在用的中文IT技术交流社区

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

专业的中文 IT 技术社区,与千万技术人共成长

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

关注【CSDN】视频号,行业资讯、技术分享精彩不断,直播好礼送不停!

客服 返回
顶部