GrADS气象绘图系统教程：第1章简介与特点

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第1章 GrADS绘图软件概述是GrADS学习资料中的基础部分，GrADS全称为Grid Analysis and Display System，它是一款专为大气、海洋科学研究人员设计的专业数据处理和显示软件。这个章节主要介绍了GrADS的关键特性： 1. **专业性**：GrADS针对特定领域的研究需求，如大气和海洋科学，提供强大的数据分析和图形显示功能。 2. **开源与免费**：作为开放源代码软件，用户可以从互联网上免费下载并使用，这使得它具有广泛的普及性和灵活性。 3. **跨平台支持**：GrADS兼容多种操作系统，包括Windows（如9X、2000、XP、WinNT）、Linux以及Unix工作站在内的PC机和工作站。 4. **4D数据分析**：GrADS能够处理经度、纬度、层次（如气压层、高度层）和时间四维数据，这对于长期气候研究和实时数据可视化非常有用。 5. **数据处理能力**：它不仅能处理格点化资料，还可以处理离散点数据，支持多种数据格式，如二进制、GRIB、NetCDF和HDF-SDS等。 6. **高效性能**：由于其优化的算法和结构，GrADS能够快速处理大体积数据，且图形生成速度较快。 7. **交互式操作**：通过命令行界面，用户可以进行数据处理和再加工，如计算统计量、物理量变化等。 8. **图形多样性**：GrADS支持多种图形类型，包括等值线图、流线图、矢量图、站点填图、折线图和直方图等，满足不同研究需求。 9. **图形输出格式**：可以按照gmf、png、gif等多种格式存储图形，方便后期处理和分享。 10. **辅助工具**：GrADS还提供了看图、打印、图形格式转换等实用工具，提升了用户体验。 此外，章节还提到了GrADS的一些网络资源，如官方网站地址和大气研究所提供的1.8版本下载链接，为学习者提供了获取帮助和支持的途径。 学习GrADS的1章内容对于理解和掌握气象绘图基础至关重要，尤其是对科研人员和学生来说，熟练掌握这款工具能大大提高数据分析和报告制作的效率。

GrADS学习资料：第6章 变量和函数.ppt

2022-07-03 上传
GrADS学习资料：第6章 变量和函数.ppt

GrADS学习资料：第3章 基本操作命令.ppt

2022-07-03 上传
GrADS学习资料：第3章 基本操作命令.ppt

GrADS学习资料：第4章 各类参数设置.ppt

2022-07-03 上传
GrADS学习资料：第4章 各类参数设置.ppt

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

2023-05-24 上传
其中，第一行设置输出格式为阴影填充，第二行设置地图区域为中国（10c）；第三行绘制 cnmap.shp 文件。如果需要取消自动调整图像范围的功能，可以添加 `noenv` 参数，如下所示： ``` ga-> draw shp c:/GrADS/data/...

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 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
在初始化时，指定了学习率（lr）和动量（momentum）的大小，并初始化了一个字典self.v来保存每个参数的动量。在更新参数时，首先判断self.v是否为空，如果是，则根据params的形状创建相同形状的全0数组，并将其保存...

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。

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，...

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

2023-08-17 上传
{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-...

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...
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