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MATLAB GUI绘图工具:gg.rar GUI for Graphs

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3KB | 更新于2024-10-04 | 125 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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在MATLAB中,GUI(图形用户界面)是一种非常强大的工具,它可以让用户通过图形界面来操作程序,而无需编写复杂的代码。本资源主要讲解如何使用MATLAB的GUI功能来绘制图形。 首先,我们需要了解MATLAB的基本操作。MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它的名字来源于 "Matrix Laboratory",它的主要特点是可以进行矩阵运算,这使得它在处理图形和图像数据时非常强大。 在MATLAB中,我们可以使用GUI来创建和操作图形。GUI主要由各种控件组成,如按钮、文本框、滑块等。我们可以为这些控件编写回调函数,当用户与控件交互时,回调函数就会被触发。 在本资源中,我们将重点介绍如何使用MATLAB的GUI功能来绘制图形。我们将使用gg.m文件来创建一个简单的GUI,并在其中添加一个绘图控件。然后,我们将编写回调函数来处理用户的绘图请求。 在这个过程中,我们将学习如何使用MATLAB的绘图函数来创建各种类型的图形。例如,我们可以使用plot函数来绘制二维图形,使用plot3函数来绘制三维图形,使用bar函数来绘制条形图,等等。 此外,我们还将学习如何使用MATLAB的GUI工具箱来优化我们的图形。例如,我们可以使用菜单和工具栏来提供更多的交互选项,使用图形对象来增强图形的视觉效果,等等。 总的来说,本资源将详细介绍如何使用MATLAB的GUI功能来绘制和优化图形,无论你是MATLAB的新手还是有经验的用户,都可以从中学到很多有价值的知识。

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'''Training script. ''' import os from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.optim import Adam, lr_scheduler from torchsummary import summary from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp from models.resnet50 import ResNet50 from runtime_args import args from load_dataset import LoadDataset from plot import plot_loss_acc from helpers import calculate_accuracy device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() and args.device == 'gpu' else 'cpu') if not os.path.exists(args.graphs_folder) : os.mkdir(args.graphs_folder) model_save_folder = 'resnet_cbam/' if args.use_cbam else 'resnet/' if not os.path.exists(model_save_folder) : os.mkdir(model_save_folder) def train(gpu, args): '''Init models and dataloaders and train/validate model. ''' rank = args.rank * args.gpus + gpu world_size = args.gpus * args.nodes dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank) model = ResNet50(image_depth=args.img_depth, num_classes=args.num_classes, use_cbam=args.use_cbam) torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) optimizer = Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate) lr_decay = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=args.decay_rate) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) summary(model, (3, 224, 224)) model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu]) train_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSample

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