文件名称：手肘法matlab源码-p-vmdnn_tensorflow:P-VMDNN的Tensorflow实现
文件大小：2.14MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 05:06:31
系统开源
手肘法matlab源码预测Visuo-Motor深度动态神经网络（P-VMDNN） 这是P-VMDNN（预测Visuo-Motor深度动态神经网络）的TensorFlow实现。 有关该模型的更多信息，请参见。 概括 入门 前提条件/测试环境 该模型在以下环境下进行了测试： Ubuntu 16.04 的Python：2.7 TensorFlow：1.3.0 CUDA：8.0 cuDNN：6.0 此外，需要以下软件包来训练/测试模型并分析结果。 麻木 matplotlib 这就是我用于该项目的IDE。 安装 将存储库克隆到您的工作目录。 git clone https://github.com/mulkkyul/p-vmdnn_tensorflow.git 如果您要快速检查它是否在计算机上正常运行，请在命令行中键入以下命令。 python train.py 如果没有问题，您将能够使用示例数据集训练模型。 如果有问题，请确保您具有中提到的所有软件包。 文件/目录 basicPVMDNN.py包含P-MSTRNN（视觉路径）和MTRNN（本体感受路径）层的功能。 在定义模型结构的pvmdnn_
【文件预览】：
p-vmdnn_tensorflow-master
----log_dir()
--------netInform.ckpt_epoch_100000.index(4KB)
--------netInform.ckpt_epoch_100000.data-00000-of-00001(1.11MB)
--------netInform.ckpt_epoch_100000.meta(3.6MB)
----img()
--------ers.png(120KB)
--------tr.png(31KB)
--------model_smc.png(445KB)
--------model.png(137KB)
--------makeTRdataset.png(8KB)
--------trOut_prop.png(33KB)
--------trOut_vision.png(17KB)
----utils.py(45KB)
----settings.ini(5KB)
----train.py(7KB)
----basicPVMDNN.py(28KB)
----entrainment.py(5KB)
----dataset()
--------example()
--------icubOnScreen_4864_minMax1_2.npz(99KB)
--------icubOnScreen_4864_minMax1_er_4.npz(160KB)
----.idea()
--------misc.xml(209B)
--------vcs.xml(180B)
--------modules.xml(280B)
--------workspace.xml(45KB)
--------9999_forGitHub.iml(459B)
----checkTrainResult.py(3KB)
----pvmdnn_model.py(28KB)
----README.md(13KB)
----errorRegression.py(12KB)