> train_datagen <- image_data_generator( + rescale = 1/255, # 像素值归一化 + validation_split = 0.2, # 划分验证集 + rotation_range = 20, # 数据增强参数 + width_shift_range = 0.2, + height_shift_range = 0.2 + ) 错误: Valid installation of TensorFlow not found. Python environments searched for 'tensorflow' package: C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.exe Python exception encountered: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\29930\AppData\Local\R\win-library\4.3\reticulate\python\rpytools\loader.py", line 122, in _find_and_load_hook return _run_hook(name, _hook) File "C:\Users\29930\AppData\Local\R\win-library\4.3\reticulate\python\rpytools\loader.py", line 96, in _run_hook module = hook() File "C:\Users\29930\AppData\Local\R\win-library\4.3\reticulate\python\rpytools\loader.py", line 120, in _hook return _find_and_load(name, import_) ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' You can install TensorFlow using the install_tensorflow() function.

请分析这段代码：# 定义数据集路径 train_dir = 'dataset/train/' test_dir = 'dataset/test/' # 定义图像大小和批次大小 image_size = 100 batch_size = 16 # 定义训练集和验证集的图像生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 生成训练集和验证集 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(image_size, image_size), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) test_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, target_size=(image_size, image_size), batch_size=batch_size, class_mode='categorical' ) # 定义模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_size, image_size, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit_generator( train_generator, epochs=50, validation_data=test_generator ) # 保存模型 model.save('mask_detection.h5')

接下来，定义train_datagen和test_datagen来生成训练集和测试集的数据增强器，其中train_datagen包含了多种数据增强的方法（如旋转、平移、剪切、缩放和翻转等），而test_datagen只进行了图像像素值的归一化。...

为以下的每句代码加注释：class PowerTransferMode: # 数据准备 def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train): if is_train: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, zoom_range=0.25, rotation_range=15., channel_shift_range=25., width_shift_range=0.02, height_shift_range=0.02, validation_split=0.2,horizontal_flip=True, fill_mode='constant') else: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) generator = datagen.flow_from_directory( dir_path, target_size=(img_row, img_col), batch_size=batch_size, shuffle=is_train) return generator

/ 255, # 对数据进行归一化，将像素值缩小到 0~1 范围 zoom_range=0.25, # 随机缩放图像，缩放因子在 [1-0.25,1+0.25] 范围内 rotation_range=15., # 随机旋转图像，旋转角度在 [-15,15] 范围内 channel_shift_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # 建议添加随机种子保证可重复性 tf.random.set_seed(42) # 定义路径 train_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\结构参数图' test_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\测试集路径' # 需要实际路径 # 图像尺寸可以根据实际情况调整 img_width, img_height = 150, 150 batch_size = 32 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, # 验证集路径 target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(img_width, img_height, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator))为这段代码补齐可视化热图的代码

此外，需要注意图像在生成器中被rescale到1./255，所以在处理时可能不需要再次归一化，但需要扩展维度，如果样本图像没有批次维度的话。最后，绘制热图和原始图像的叠加。现在，检查是否有遗漏的步骤，例如热图...

为这段程序添加详细的注释from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densemodel = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))model.add(MaxPooling2D((2, 2)))model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2, 2)))model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2, 2)))model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))model.add(MaxPooling2D((2, 2)))model.add(Flatten())model.add(Dense(512, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratortrain_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'train', target_size=(150, 150), batch_size=20, class_mode='binary')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( 'validation', target_size=(150, 150), batch_size=20, class_mode='binary')history = model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=30, validation_data=validation_generator, validation_steps=50)

validation_data=validation_generator, validation_steps=50) 这段程序是使用Keras构建一个卷积神经网络模型，用于对图像进行二分类任务（如猫和狗的分类）。其中，模型包含了4个卷积层和3个全连接层，用于...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout import matplotlib.pyplot as plt import cv2 tf.random.set_seed(42) # 定义路径 train_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\结构参数图' validation_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\测试集路径' # 需要实际路径 # 图像参数 img_width, img_height = 150, 150 batch_size = 32 # 数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, # 修改为实际路径 target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_dir, # 修改为实际路径 target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') # 模型构建 model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)), MaxPooling2D(2,2), Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), MaxPooling2D(2,2), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)) # Grad-CAM函数修正版 def generate_grad_cam(model, img_array, layer_name): # 创建梯度模型 grad_model = tf.keras.models.Model( inputs=[model.inputs], outputs=[model.get_layer(layer_name).output, model.output] ) # 计算梯度 with tf.GradientTape() as tape: conv_outputs, predictions = grad_model(img_array) loss = predictions[:, 0] # 获取梯度 grads = tape.gradient(loss, conv_outputs) pooled_grads = tf.reduce_mean(grads, axis=(0, 1, 2)) # 生成热力图 conv_outputs = conv_outputs[0] heatmap = tf.reduce_sum(conv_outputs * pooled_grads, axis=-1) # 归一化处理 heatmap = np.maximum(heatmap, 0) heatmap /= np.max(heatmap) return heatmap # 可视化部分 X, y = next(validation_generator) sample_image = X[0] img_array = np.expand_dims(sample_image, axis=0) # 获取最后一个卷积层（根据模型结构调整索引） last_conv_layer = model.layers[2] # 第二个Conv2D层 heatmap = generate_grad_cam(model, img_array, last_conv_layer.name) # 调整热力图尺寸 heatmap = cv2.resize(heatmap, (img_width, img_height)) heatmap = np.uint8(255 * heatmap) # 颜色映射 jet = plt.colormaps.get_cmap('jet') jet_colors = jet(np.arange(256))[:, :3] jet_heatmap = jet_colors[heatmap] # 叠加显示 superimposed_img = jet_heatmap * 0.4 + sample_image superimposed_img = np.clip(superimposed_img, 0, 1) # 绘制结果 plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(131) plt.imshow(sample_image) plt.title('原始图像') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(heatmap, cmap='jet') plt.title('热力图') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(superimposed_img) plt.title('叠加效果') plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()完善代码使在构建模型后,调用模型初始化各层形状,随后指定输入形状并通过实际数据前向传播来触发形状推断.输出完整代码

validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)) # Grad-CAM函数修正版 def generate_grad_cam(model, img_array, layer_name): grad_model = tf.keras.models.Model( ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # 建议添加随机种子保证可重复性 tf.random.set_seed(42) # 定义路径 train_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\结构参数图' test_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\测试集路径' # 需要实际路径 # 图像尺寸可以根据实际情况调整 img_width, img_height = 150, 150 batch_size = 32 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, # 验证集路径 target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(img_width, img_height, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)) plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.title('Model accuracy') plt.ylabel('Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(loc='lower right') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(loc='upper right') plt.show()为这段代码加入可视化热图代码并画图

<think>嗯，用户希望给现有的Keras图像分类代码添加可视化热图的功能。首先，我需要理解用户的需求。他们可能想通过热图了解模型在图像上的关注区域，比如使用Grad-CAM方法。用户提供的代码是一个典型的CNN二分类...

# 图像尺寸可以根据实际情况调整 img_width, img_height = 150, 150 batch_size = 32 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir, # 验证集路径 target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(img_width, img_height, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=20, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)) # 定义生成Grad-CAM热图的函数 def generate_grad_cam(model, img_array, layer_name): grad_model = tf.keras.models.Model( [model.inputs], [model.get_layer(layer_name).output, model.output] ) with tf.GradientTape() as tape: conv_output, predictions = grad_model(img_array) loss = predictions[:, 0] # 二分类任务取唯一输出值 grads = tape.gradient(loss, conv_output) pooled_grads = tf.reduce_mean(grads, axis=(0, 1, 2)) conv_output = conv_output[0] heatmap = tf.reduce_sum(conv_output * pooled_grads, axis=-1) heatmap = np.maximum(heatmap, 0) heatmap /= np.max(heatmap) # 归一化 return heatmap X, y = next(validation_generator) sample_image = X[0] img_array = np.expand_dims(sample_image, axis=0) # 扩展为(1, 150, 150, 3) last_conv_layer = model.layers[2] last_conv_layer_name = last_conv_layer.name heatmap = generate_grad_cam(model, img_array, last_conv_layer_name) heatmap = cv2.resize(heatmap, (img_width, img_height)) heatmap = np.uint8(255 * heatmap) jet = plt.colormaps.get_cmap('jet') jet_colors = jet(np.arange(256))[:, :3] jet_heatmap = jet_colors[heatmap] superimposed_img = jet_heatmap * 0.4 + sample_image superimposed_img = np.clip(superimposed_img, 0, 1) plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(131) plt.imshow(sample_image) plt.title('原始图像') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(heatmap, cmap='jet') plt.title('热力图') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(superimposed_img) plt.title('叠加效果') plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()Traceback (most recent call last): File "D:\建模\cnn3.py", line 108, in <module> heatmap = generate_grad_cam(model, img_array, last_conv_layer_name) File "D:\建模\cnn3.py", line 81, in generate_grad_cam [model.inputs], [model.get_layer(layer_name).output, model.output] File "C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\src\ops\operation.py", line 280, in output return self._get_node_attribute_at_index(0, "output_tensors", "output") File "C:\Users\29930\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\keras\src\ops\operation.py", line 299, in _get_node_attribute_at_index raise AttributeError( AttributeError: The layer sequential has never been called and thus has no defined output.. Did you mean: 'outputs'?解决这个问题输出可用完整代码

validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)) # Grad-CAM函数修正版 def generate_grad_cam(model, img_array, layer_name): # 创建梯度模型 grad_model = tf.keras....

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # 建议添加随机种子保证可重复性 tf.random.set_seed(42) # 定义路径 train_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\结构参数图' test_dir = r'C:\Users\29930\Desktop\测试集路径' # 需要实际路径 # 数据增强配置 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, validation_split=0.2, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) # 生成训练集和验证集 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary', subset='training' ) val_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary', subset='validation' ) # 模型构建 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(224,224,3)), # 显式输入层 tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile( optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', tf.keras.metrics.AUC(name='auc')] ) # 早停法 early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True ) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, validation_data=val_generator, epochs=30, callbacks=[early_stop] ) # 保存模型 model.save('copd_cnn_model.h5') # 可视化结果 plt.plot(history.history['auc'], label='Training AUC') plt.plot(history.history['val_auc'], label='Validation AUC') plt.title('模型AUC曲线') plt.ylabel('AUC值') plt.xlabel('Epoch') plt.legend() plt.show() # 增加更多训练过程可视化 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15,5)) ax1.plot(history.history['loss'], label='训练损失') ax1.plot(history.history['val_loss'], label='验证损失') ax1.set_title('损失曲线') ax1.legend() ax2.plot(history.history['accuracy'], label='训练准确率') ax2.plot(history.history['val_accuracy'], label='验证准确率') ax2.set_title('准确率曲线') ax2.legend() plt.show()解释代码

rescale=1./255, # 归一化 validation_split=0.2, # 20%作为验证集 rotation_range=20, # ±20度随机旋转 width_shift_range=0.2, # 水平平移幅度 height_shift_range=0.2, # 垂直平移幅度 shear_range=0.2, #...

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validation_data=validation_generator1, validation_steps=validation_generator1.samples // batch_size) history2 = model2.fit( train_generator2, steps_per_epoch=train_generator2.samples // batch_...

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- **数据预处理**：对图像进行预处理，包括调整图像大小、归一化像素值、数据增强（如旋转、翻转、裁剪等）等操作，以提高模型的泛化能力。 2. **模型选择**： - 可以选择使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，...

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如何在Keras中使用fit_generator训练模型？

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 对像素值做归一化 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'train_data', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical...

整理成思维导图小程序冬枣的产地识别 1.简介：冬枣产地识别小程序是通过Python语言构造而成，通过调用QT库，从而生成可视化界面，冬枣的光谱和质构数据是以页面点击文件导入。通过调用相关库函数，对冬枣的光谱和质构数据做相关的处理，将高精度光谱仪器的光谱数据，通过学习参数优化模型，将便携式光谱数据作为测试集评价性能，最终用迁移模型预测冬枣的类别。 2.相关库介绍：1.基础库：（1）sys: 提供与 Python 解释器相关的功能，比如可以用来获取当前 Python 解释器的路径、退出程序等。(2)os: 用于与操作系统进行交互，例如获取文件路径、文件名、目录操作等，方便进行文件的读写和路径管理。(3)random: 用于生成随机数，包括随机整数、随机浮点数、随机选择元素等，常用于数据的随机采样和模拟。(4)warnings: 用于显示警告信息，帮助开发者发现潜在的问题，比如代码中可能存在的问题或者过时的用法等。2.数据处理和科学计算库：(1)numpy: 一个强大的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和工具，用于进行各种数学运算，比如矩阵运算、数组操作等，是数据分析和科学计算的基础库。(2)Pandas: 提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，主要用于数据的清洗、处理和分析，比如数据的读取、筛选、排序、合并等操作。(3)Matplotlib: 用于数据可视化，可以创建各种静态、动态、交互式的图表，帮助用户直观地展示数据的分布、趋势等信息。(4)sklearn: 全称 scikit-learn，是一个强大的机器学习库，提供了多种机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等算法，以及数据预处理、模型评估等功能。3.图形界面库：（1）pyQt5: 是一个用于创建图形用户界面（GUI）的库，提供了丰富的控件和布局管理工具，可以方便地创建窗口、按钮、表格、图表等界面元素，用于构建交互式的应用程序。(2)QApplication: 应用程序类，用于管理应用程序的控制流和主要设(3)Qwidget: 窗口组件，是所有用户界面对象的基类。(4)QTableView: 表格视图组件，用于显示表格数据。4.调用深度学习库函数，构造模型和对数据进行一系列处理。 3.流程介绍：以下是将代码转换为流程文字介绍的内容： 1.1初始化界面 1.创建一个名为 WineClassify 的类，继承自 QWidget，用于构建整个应用程序的主窗口。 2.在 init 方法中，初始化窗口的基本属性，包括按钮、表格、图表等组件。 3.调用 init_ui 方法，完成界面的初始化和布局设置。 2. 界面初始化（init_ui 方法） 1.设置警告信息忽略，避免不必要的干扰。 2.初始化多个 DataFrame 对象，用于存储不同类型的数据。 3.定义各种数据导入、显示、特征选择和模型训练相关的参数和方法。 4.创建按钮、下拉框等控件，并为它们设置提示信息和点击事件的回调函数。 5.将按钮、下拉框等控件添加到水平布局中，并设置布局参数。 6.创建表格视图、图表画布和设置控件，用于显示数据和图表。 7.将这些控件添加到主布局中，并设置窗口的标题、图标和大小。 8.显示主窗口。 3. 数据导入（import_data 方法） 1.当用户点击“导入近红外文件”按钮时，触发该方法。 2．弹出文件选择对话框，让用户选择要导入的数据文件。 3.检查文件格式，确保是 Excel 或 CSV 文件。 4.使用 pandas 读取文件内容，填充到 input_data 中。 5.根据选择的导入方式（如“导入大型近红外设备训练数据”），将数据存储到相应的 DataFrame 中，并显示提示信息。 6.如果数据不符合要求（如文件为空或缺少标签列），显示错误提示。 4. 数据显示（show_data_slot 方法） 1.当用户点击“显示数据”按钮时，触发该方法。 2.根据当前选择的显示方式（如“显示大型近红外设备训练数据”），检查对应的数据是否存在。 3.如果数据存在，则调用 show_data 方法，将数据展示在表格视图中。 4.如果数据不存在，显示提示信息，要求用户先导入数据。 5. 图表绘制（plot_data_slot 方法） 1.当用户点击“绘制图表”按钮时，触发该方法。 2.根据当前选择的显示方式，检查对应的数据是否存在。 3.如果数据存在，则调用 plot_data 方法，绘制数据图表。 4.如果数据不存在，显示提示信息，要求用户先导入数据。 6. 绘制数据图表（plot_data 方法） 1.清除之前的图表内容。 2.设置图表大小和标题。 3.提取数据中的标签和特征。 4.如果有特征选择后的数据，则使用特征选择后的数据绘制图表。 5.遍历每一行数据，绘制光谱图。

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2) train_generator = train_datagen.flow_from_directory('dataset/train', target_size=(224,224)) # 模型构建与训练 model ...

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