史陶比尔VAL3机器人编程中文指南

下载需积分: 3 | PDF格式 | 4.63MB | 更新于2024-07-09 | 142 浏览量 | 1 下载量 举报
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"Val3_s7_Chinese.pdf 是一份关于史陶比尔机器人使用的VAL3编程语言的基础指令指南,中文版本,旨在帮助用户进行在线编程。这份资料包含了VAL3的多个核心概念,如软件应用、程序、数据、变量及其初始化、控制指令等,适合工业机器人操作员和程序员学习使用。" VAL3是史陶比尔机器人控制系统的一种编程语言,它提供了丰富的指令和结构来实现机器人的精准动作控制。在该参考手册的第7版中,详细介绍了VAL3的基本要素和使用方法。 1-引言: 这部分可能涵盖了VAL3编程语言的概述,包括它的设计目的、特点以及在史陶比尔机器人系统中的作用。通常会强调其易用性、灵活性和可靠性。 2-VAL3语言基础知识: 这部分深入到语言的细节,包括软件应用的定义和默认内容,以及程序的启动和终止。软件应用参数可能涉及长度单位设置和栈内存的数量调整,这些都直接影响程序的执行效率和精度。 2.2-程序: 介绍了程序的定义、重入程序(允许程序在执行过程中被中断并重新进入)、Start()和Stop()程序,这些都是机器人控制的关键元素。同时,还涵盖了一系列控制指令,如注释、call、return、if、while、do-until、for和switch,这些构成了程序流程控制的基础。 2.3-数据: 数据是编程的核心,手册详细说明了数据的定义、简单类型(如整型、浮点型等)、结构类型(自定义数据结构)以及数据容器(如数组和集合)的概念。 2.4-数据初始化: 这部分可能解释了如何对不同类型的变量进行初始化,包括简单类型数据和结构类数据。 2.5-变量: 定义了变量的使用,包括它们的作用范围、访问方式以及一系列用于管理变量的指令,如numsize、boolisDefined、boolinsert、booldelete、numgetData等。此外,还特别提到了数组变量和集合变量的特殊指令,如voidappend、numsize、voidresize和集合遍历指令等。 手册的后续部分可能会继续深入到更复杂的VAL3指令、函数和错误处理等方面,为用户提供了全面的编程指导。通过这份中文版的参考手册,用户可以更好地理解和掌握史陶比尔机器人系统的在线编程,从而提升工作效率和机器人系统的利用率。
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“best_val_acc = 0.0for epoch in range(training_epochs): model.train() train_loss = 0.0 train_mae = 0.0 with tqdm(total=len(train_loader), desc=f'Epoch {epoch + 1}/{training_epochs}', unit='batch', position=0, leave=True) as pbar: for X_batch, Y_batch in train_loader: X_batch, Y_batch = X_batch.to(device), Y_batch.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(X_batch) loss = criterion(output, Y_batch) #训练过程 loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() output_np = output.detach().cpu().numpy() Y_batch_np = Y_batch.detach().cpu().numpy() output_np_flat = output_np.reshape(output_np.shape[0], -1) Y_batch_np_flat = Y_batch_np.reshape(Y_batch_np.shape[0], -1) mae = mean_absolute_error(Y_batch_np_flat, output_np_flat) train_loss += loss.item() train_mae += mae.item() pbar.set_postfix({'loss': f'{loss.item():.4f}', 'mae': f'{mae.item():.4f}'}) pbar.update(1) train_loss /= len(train_loader) train_mae /= len(train_loader) history['train_loss'].append(train_loss) history['train_mae'].append(train_mae) model.eval() val_loss = 0.0 val_mae = 0.0 val_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for X_batch, Y_batch in valid_loader: X_batch, Y_batch = X_batch.to(device), Y_batch.to(device) output = model(X_batch) loss = criterion(output, Y_batch) output_np = output.detach().cpu().numpy() Y_batch_np = Y_batch.detach().cpu().numpy() output_np_flat = output_np.reshape(output_np.shape[0], -1) Y_batch_np_flat = Y_batch_np.reshape(Y_batch_np.shape[0], -1) mae = mean_absolute_error(Y_batch_np_flat, output_np_flat) val_loss += loss.item() val_mae += mae.item() acc = precision_score(Y_batch_np_flat, output_np_flat) val_acc += acc.item() val_loss /= len(valid_loader) val_mae /= len(valid_loader) val_acc /= len(valid_loader) history['val_loss'].append(val_loss) history['val_mae'].append(val_mae) print( f'Epoch {epoch + 1}/{training_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Validation Loss: {val_loss:.4f}, Validation MAE: {val_mae:.4f}') if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), file_weights) print(f'Best model saved at epoch {epoch + 1} with validation loss {val_loss:.4f}')”你看我保存参数的定义对吧,如果按照验证机精度来保存的话

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