【PHP开发者的区块链进阶之路】:手把手教你用PHP实现智能合约交互

PHP语言的区块链 PHP(Hypertext Preprocessor)是一种广泛使用的开源脚本语言,尤其在Web开发中占有重要的地位。易于学习:PHP的语法相对简单,适合初学者。强大的社区支持:庞大的用户群体和丰富的资料文档,使得解决问题更加高效。与数据库的良好结合:PHP与MySQL等数据库的集成方便,效率高。尽管PHP在后端开发方面应用广泛,但它在区块链领域的关注度却相对较低。本节接下来将讨论PHP如何与区块链技术结合,提高其应用场景。 阅读详情

第一章:PHP开发者的区块链初探

对于长期深耕于服务端开发的PHP程序员而言,区块链技术看似遥远,实则可通过熟悉的HTTP接口与脚本逻辑逐步切入。现代区块链平台普遍提供RESTful API或JSON-RPC接口,这为PHP开发者通过cURL扩展与其交互提供了天然便利。

理解区块链的核心交互模式

区块链本质上是一个去中心化的数据库,其数据通过区块链接并由共识机制维护。PHP应用虽无法直接参与共识,但可作为前端客户端查询链上数据或广播交易。

使用PHP发送HTTP请求与节点通信

以连接本地运行的以太坊节点为例,可通过JSON-RPC调用获取最新区块信息:

// 配置节点RPC地址
$url = 'http://127.0.0.1:8545';

// 构造请求体
$data = json_encode([
    'jsonrpc' => '2.0',
    'method'  => 'eth_blockNumber',
    'params'  => [],
    'id'      => 1
]);

$options = [
    'http' => [
        'header'  => "Content-Type: application/json\r\n",
        'method'  => 'POST',
        'content' => $data
    ]
];

$context  = stream_context_create($options);
$result   = file_get_contents($url, false, $context);
$response = json_decode($result, true);

// 输出当前区块高度
echo "Latest block: " . hexdec($response['result']);
  • 确保节点已启用HTTP-RPC服务(如geth --http)
  • PHP需启用allow_url_fopen以支持file_get_contents发起POST请求
  • 响应中的十六进制数值需转换为十进制便于理解

常见开发工具与环境准备

工具用途安装方式
gethEthereum官方客户端brew install geth 或下载二进制包
cURL扩展PHP HTTP请求支持apt-get install php-curl

第二章:区块链与智能合约核心技术解析

2.1 区块链基础原理与去中心化机制

区块链是一种分布式账本技术,通过密码学方法将数据块按时间顺序连接成链式结构。每个区块包含交易数据、时间戳和前一区块的哈希值,确保数据不可篡改。
去中心化网络架构
在区块链网络中,所有节点平等参与数据验证与存储,无需中心化机构协调。共识算法(如PoW、PoS)保障节点间一致性。
  • 节点独立验证交易
  • 数据全网广播同步
  • 防止单点故障与审查
哈希链式结构示例
// 简化的区块结构定义
type Block struct {
    Index     int
    Timestamp string
    Data      string
    PrevHash  string
    Hash      string // 当前区块哈希值
}
// 每个区块通过PrevHash指向前一个区块,形成链条
该代码展示了区块如何通过PrevHash字段链接,任何修改都会导致后续哈希不匹配,从而被网络拒绝。

2.2 智能合约的工作机制与执行环境

智能合约是运行在区块链上的自执行程序,其逻辑在部署后不可篡改。合约的执行依赖于底层区块链的虚拟机环境,如以太坊的EVM(Ethereum Virtual Machine)。
执行流程与触发机制
当外部账户发起交易调用合约函数时,节点会验证交易签名与Gas费用,并在EVM中加载字节码执行。执行过程状态变化仅在区块确认后持久化。

pragma solidity ^0.8.0;
contract SimpleStorage {
    uint256 public data;
    function setData(uint256 _data) public {
        data = _data;
    }
}
上述Solidity代码定义了一个存储合约。`setData`函数接收参数 `_data` 并更新状态变量 `data`。该函数执行需消耗Gas,且变更写入区块链仅当交易被矿工打包确认。
执行环境特性
  • EVM为栈式虚拟机,确保跨平台一致性
  • 所有节点独立验证执行结果,维护共识
  • 状态数据存储于默克尔 Patricia 树中,支持高效验证

2.3 Ethereum虚拟机(EVM)与Gas模型详解

Ethereum虚拟机(EVM)是以太坊网络的核心执行环境,负责运行智能合约字节码。它是一个基于栈的虚拟机,具有确定性和隔离性,确保所有节点在相同输入下产生一致结果。
EVM执行流程
EVM通过逐条解析操作码(Opcode)执行指令。每条指令消耗特定Gas,防止无限循环和资源滥用。
Gas模型机制
Gas是以太坊中衡量计算工作的单位。用户需为交易支付Gas费用,其价格由市场决定。
  • Gas Limit:用户设定的最大Gas数量,防止意外超支
  • Gas Price:每单位Gas的价格,以Gwei计价
// 示例:简单转账函数
function transfer(address to, uint amount) public {
    require(balances[msg.sender] >= amount);
    balances[msg.sender] -= amount;
    balances[to] += amount;
}
该代码执行涉及存储读写,将消耗约21,000 Gas基础成本加额外存储开销。每次SSTORE操作在首次写入时消耗20,000 Gas,后续更新仅5,000 Gas。
操作类型Gas消耗
普通转账21,000
SLOAD100
SSTORE(首次)20,000

2.4 Web3架构下PHP的角色定位

在Web3生态系统中,PHP虽非区块链核心开发语言,但凭借其成熟的Web服务能力,在前端接口聚合、用户身份中间层及数据可视化层面仍具独特价值。
与智能合约的交互桥接
PHP可通过REST API调用以太坊节点(如Infura),实现对链上数据的读取。例如使用cURL请求JSON-RPC接口:

$payload = json_encode([
    "jsonrpc" => "2.0",
    "method"  => "eth_getBalance",
    "params"  => ["0x...", "latest"],
    "id"      => 1
]);

$ch = curl_init("https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_KEY");
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $payload);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['Content-Type: application/json']);
$response = curl_exec($ch);
上述代码通过封装标准JSON-RPC请求,获取指定地址的ETH余额。参数params中的地址需为十六进制格式,latest表示查询最新区块状态。该机制使PHP能作为后端代理,为传统Web应用注入链上数据。
适用场景对比
场景PHP优势局限性
钱包登录验证快速集成Session管理无法签名交易
链上数据展示模板引擎友好依赖外部节点

2.5 主流区块链平台与PHP集成可行性分析

在当前区块链生态中,以太坊、Hyperledger Fabric 和 BSN(区块链服务网络)是主流平台。它们均提供 RESTful API 或 JSON-RPC 接口,为 PHP 集成提供了基础支持。
接口兼容性分析
PHP 可通过 cURL 或 Guzzle 发起 HTTP 请求与区块链节点通信。例如,调用以太坊 JSON-RPC 获取区块信息:

$payload = json_encode([
    "jsonrpc" => "2.0",
    "method" => "eth_getBlockByNumber",
    "params" => ["latest", true],
    "id" => 1
]);

$ch = curl_init("http://localhost:8545");
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $payload);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['Content-Type: application/json']);

$response = curl_exec($ch);
$result = json_decode($response, true);
上述代码通过 POST 方式请求 Geth 节点,参数说明:`eth_getBlockByNumber` 方法用于获取最新区块,`"latest"` 表示最新块,`true` 表示返回完整交易对象。
集成可行性对比
平台API 类型PHP 集成难度
以太坊JSON-RPC低
Hyperledger FabricREST/gRPC中
BSNREST低

第三章:搭建PHP与区块链交互开发环境

3.1 安装配置Ganache与本地测试链

安装 Ganache 工具
Ganache 是 Truffle Suite 提供的个人区块链工具,用于快速搭建本地以太坊测试环境。可通过官网下载 GUI 版本或使用 npm 安装命令行版本:
npm install -g ganache
该命令全局安装 Ganache CLI,支持通过终端启动本地节点,适用于自动化测试和脚本集成。
启动本地测试链
执行以下命令启动默认配置的区块链实例:
ganache --port 8545 --host 127.0.0.1
参数说明: - --port 8545:指定 JSON-RPC 服务端口,兼容 MetaMask 默认连接; - --host 127.0.0.1:绑定本地回环地址,保障访问安全。 启动后将输出 10 个预充值的测试账户及其私钥,可用于开发调试。
核心配置项对比
配置项默认值作用
port8545设置 RPC 端口
mnemonic特定助记词生成确定性账户序列
gasLimit30000000单区块最大 Gas 消耗

3.2 使用Web3.php库实现基本连接

在PHP环境中与以太坊节点交互,Web3.php 是一个轻量级且功能完整的库。它封装了JSON-RPC API,使开发者可通过简洁的接口访问区块链数据。
安装与初始化
通过 Composer 安装 Web3.php:
composer require sc0vu/web3.php
该命令会自动下载依赖并注册自动加载机制,确保类文件可被正确引入。
建立连接
使用 Infura 或本地 Geth 节点构建实例:
$web3 = new \Web3\Web3('https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_PROJECT_ID');
$web3->eth->getClientVersion(function ($err, $version) {
    if ($err !== null) {
        echo "Error: " . $err->getMessage();
        return;
    }
    echo "Node client version: " . $version;
});
上述代码通过传入 Infura HTTPS URL 创建连接,并调用 eth_clientVersion 验证通信是否成功。回调函数中的 $err 包含网络或节点错误信息,$version 返回客户端版本字符串,常用于确认链类型和节点状态。

3.3 编译部署Solidity合约并生成ABI

在以太坊开发中,编写完Solidity智能合约后,需通过编译器将其转换为字节码与ABI(Application Binary Interface)。ABI是外部系统调用合约函数的接口描述,包含函数名、参数类型和返回值等元数据。
使用solc编译合约
可通过命令行工具solc完成编译:
solc --abi --bin -o output/ SimpleStorage.sol
其中--abi生成接口定义,--bin生成运行字节码,-o指定输出目录。该命令将生成SimpleStorage.abi和SimpleStorage.bin文件。
部署流程概览
  • 编译得到EVM可执行的字节码
  • 通过Web3.js或ethers.js连接节点
  • 签署交易并发送部署请求
  • 获取合约地址并保存ABI供后续调用

第四章:PHP调用智能合约的实战应用

4.1 通过PHP读取合约状态数据(View函数)

在与智能合约交互时,读取状态数据是常见需求。PHP可通过Web3.php库调用合约的View函数,实现对区块链只读操作。
环境准备
确保已安装web3.php扩展库,并连接至以太坊节点(如Infura或本地Geth实例)。
代码实现

// 初始化Web3实例
$web3 = new Web3('https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_PROJECT_ID');
$contract = new Contract($web3->getProvider(), $abi, $contractAddress);

// 调用view函数获取余额
$contract->call('balanceOf', '0xYourUserAddress', function ($err, $result) {
    if ($err !== null) {
        echo "Error: " . $err->getMessage();
        return;
    }
    echo "Balance: " . $result[0];
});
上述代码中,`call`方法用于执行无需Gas消耗的View函数。参数包括函数名、传入参数及回调函数。`balanceOf`为典型ERC-20合约只读方法,返回指定地址代币余额。该机制适用于任何标记为`view`或`pure`的Solidity函数,确保高效安全地获取链上数据。

4.2 使用PHP发送交易修改合约状态

在区块链应用开发中,通过PHP与智能合约交互是实现业务逻辑的重要环节。借助Web3.php库,开发者可以轻松构建并发送交易以修改合约状态。
准备环境与依赖
首先需安装`sc0vu/web3.php`库,支持通过HTTP与以太坊节点通信。确保Ganache或Infura等节点服务已就绪。
发送交易示例

$web3 = new Web3('http://127.0.0.1:8545');
$contract = new Contract($web3->eth, $abi, '0xYourContractAddress');

$contract->at('0xYourContractAddress')->send(
    'setState', 
    123, // 新状态值
    [
        'from' => '0xSenderAddress',
        'gas' => '0x4B0'
    ],
    function ($err, $tx) {
        if ($err) {
            echo "交易失败: " . $err->getMessage();
        } else {
            echo "交易哈希: " . $tx;
        }
    }
);
该代码调用合约的`setState`方法,传入新状态值并指定发送地址和Gas限制。回调函数用于处理交易结果,输出哈希或错误信息。

4.3 处理事件日志与监听区块变化

在区块链应用开发中,实时感知链上状态变化是实现业务逻辑的关键。通过订阅区块头或解析智能合约事件日志,可捕获交易执行结果与状态变更。
监听新区块
使用 Web3.js 或 ethers.js 可监听链上新产生的区块:

provider.on("block", (blockNumber) => {
  console.log(`最新区块高度: ${blockNumber}`);
});
该机制适用于轮询式数据同步,每次回调返回最新区块号,可用于触发日志抓取流程。
解析事件日志
合约事件以日志形式存储于交易收据中,需通过过滤器查询:
  1. 构造事件签名哈希(如 Transfer(address,address,uint256))
  2. 使用 getLogs API 获取匹配日志
  3. 解析 topics 与 data 字段还原事件参数

const logs = await provider.getLogs({
  address: contractAddress,
  topics: [transferEventSignature],
  fromBlock: lastProcessedBlock
});
该方法确保仅处理目标事件,提升数据提取效率与准确性。

4.4 构建REST API封装合约交互接口

为了降低前端与智能合约的耦合度,通常通过REST API对区块链操作进行抽象。使用Go语言结合Gin框架可快速搭建高性能接口服务。
接口设计示例
func GetBalance(c *gin.Context) {
    address := c.Query("address")
    result, err := contractInstance.BalanceOf(nil, common.HexToAddress(address))
    if err != nil {
        c.JSON(500, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    c.JSON(200, gin.H{"balance": result.String()})
}
该接口封装了对ERC-20合约的BalanceOf调用,接收地址参数并返回用户余额。通过JSON格式统一响应结构,提升前端解析效率。
请求处理流程
  • 客户端发起HTTP GET请求获取链上数据
  • API网关验证参数合法性
  • 调用后端Go节点与智能合约交互
  • 将区块链响应转化为标准JSON返回

第五章:未来展望与技术演进方向

随着分布式系统和云原生架构的持续演进,服务网格(Service Mesh)正朝着更轻量、更智能的方向发展。未来的控制平面将更多依赖于 AI 驱动的流量调度策略,实现动态熔断、自动扩缩容与故障自愈。
智能化的服务治理
通过引入机器学习模型分析历史调用链数据,系统可预测潜在的性能瓶颈。例如,在高峰流量来临前自动调整 Sidecar 代理的缓冲区大小:

// 动态调整 Envoy 连接池参数
func AdjustConnectionPool(predictedQPS float64) {
    if predictedQPS > 10000 {
        envoyConfig.HttpConnPool.MaxRequests = 15000
        ApplyConfig(envoyConfig)
    }
}
边缘计算与 Mesh 的融合
在 IoT 场景中,服务网格将延伸至边缘节点。以下为某智慧交通系统的部署结构:
层级组件功能
云端Istiod全局策略分发
边缘Lightweight Agent本地流量管理
终端gRPC Proxy设备通信加密
安全机制的持续强化
零信任架构将成为默认配置。基于 SPIFFE 标准的身份认证将在所有微服务间强制实施,确保即使在同一 VPC 内的通信也需 mTLS 加密。
  • 所有工作负载必须持有 SPIFFE ID
  • 证书自动轮换周期缩短至 30 分钟
  • 网络策略由中心 CA 统一签发并审计
Control Plane AI Engine Edge Cluster
PHP语言的区块链扩展性 区块链技术因其去中心化、透明性和不可篡改的特性而备受关注,已被广泛应用于金融、物流、供应链管理、数字身份等多个领域。而在构建区块链应用时,开发语言的选择至关重要。PHP作为一种流行的服务器端脚本语言,凭借其简单易学的特性和丰富的生态系统,逐渐开始在区块链应用开发中崭露头角。本文将探讨PHP语言在区块链应用中的扩展性,包括其优点、局限性,以及如何利用现有的框架和库来构建高效的区块链应用。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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