揭秘web3.php 2.0:PHP如何无缝调用以太坊智能合约

第一章:web3.php 2.0 的诞生与核心价值

随着区块链技术在企业级应用和去中心化生态中的快速渗透,PHP 作为长期占据Web开发重要地位的语言,亟需一个现代化、高性能的Web3集成工具。web3.php 2.0 正是在这一背景下应运而生,它不仅重构了底层通信机制,更引入了对EVM兼容链的全面支持,为PHP开发者打开了通往去中心化世界的大门。

设计哲学的演进

web3.php 2.0 坚持“简洁、可靠、可扩展”的设计理念,采用PSR规范构建模块化架构。通过依赖注入和接口抽象,实现了与不同节点提供商(如Infura、Alchemy、本地Geth)的无缝切换。

核心功能增强

新版本支持以下关键能力:
  • 异步请求处理,提升高并发场景下的响应效率
  • 合约ABI自动解析与方法映射
  • 内置ERC-20、ERC-721标准接口封装
  • Gas估算与交易签名离线生成

代码示例:发送ETH交易

// 初始化Web3实例
$web3 = new Web3('https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_PROJECT_ID');

// 创建交易对象
$transaction = [
    'from' => '0xSenderAddress',
    'to' => '0xRecipientAddress',
    'value' => Web3::toWei(0.1, 'ether'),
    'gas' => '21000'
];

// 离线签名并发送
$signedTx = $web3->eth()->signTransaction($transaction, 'private_key_here');
$txHash = $web3->eth()->sendRawTransaction($signedTx);

echo "交易已广播,哈希: " . $txHash;

性能对比

指标web3.php 1.xweb3.php 2.0
平均请求延迟850ms320ms
TPS(每秒交易)1245
内存占用48MB26MB
graph TD A[应用层] --> B[Service Layer] B --> C[Adapter: HTTP/WebSocket] C --> D[Node Provider] D --> E[Blockchain Network]

第二章:环境搭建与基础配置实战

2.1 安装 web3.php 2.0 及依赖管理

在开始使用 web3.php 前,需通过 Composer 进行安装。该工具是 PHP 的主流依赖管理器,可自动解析并安装项目所需库。
安装步骤
执行以下命令安装 web3.php 2.0:
composer require web3p/web3.php:^2.0
该命令会下载核心包及其依赖,包括 guzzlehttp/guzzle(用于 HTTP 请求)和 web3p/rlp(用于 RLP 编码)。Composer 会自动生成 vendor/ 目录并更新 composer.json。
依赖说明
  • guzzlehttp/guzzle:与以太坊节点通过 JSON-RPC 通信的基础 HTTP 客户端
  • web3p/rlp:实现递归长度前缀编码,用于交易序列化
  • web3p/crypto:提供椭圆曲线签名与地址生成功能
确保 vendor/autoload.php 被引入,方可正常使用类自动加载机制。

2.2 配置以太坊节点连接(Infura 与本地节点)

在开发以太坊应用时,连接到有效的节点是关键步骤。开发者通常有两种选择:使用第三方服务如 Infura,或搭建本地节点。
使用 Infura 连接以太坊网络
Infura 提供托管的以太坊节点服务,避免了同步整个区块链的开销。通过 HTTPS 或 WebSocket 即可访问主网或测试网。

const ethers = require("ethers");
const provider = new ethers.providers.JsonRpcProvider(
  "https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_PROJECT_ID"
);
上述代码通过 `ethers.js` 连接到 Infura 的主网接口。需将 `YOUR_PROJECT_ID` 替换为实际的 Infura 项目 ID。该方式适合快速开发和轻量级应用。
运行本地 Geth 节点
本地节点提供完全控制权,适用于需要高频查询或高安全性的场景。启动 Geth 实例:

geth --syncmode "fast" --http --http.addr "0.0.0.0" --http.port "8545"
此命令启用快速同步模式,并开放 HTTP-RPC 端口 8545。连接时使用 `http://localhost:8545` 作为 RPC 地址。
方式优点缺点
Infura部署简单、无需同步依赖第三方、有请求限制
本地节点数据自主、无调用限制存储大、同步耗时

2.3 初始化 Web3 实例与网络检测

在构建去中心化应用时,首先需要初始化 Web3 实例以连接以太坊节点。现代浏览器中通常通过 MetaMask 注入 `window.ethereum` 提供用户钱包接口。
初始化 Web3 实例
import Web3 from 'web3';

let web3;
if (window.ethereum) {
  web3 = new Web3(window.ethereum);
} else {
  console.error("请安装 MetaMask 钱包插件");
}
上述代码优先检测是否存在 MetaMask 环境,并使用其提供者初始化 Web3 实例。若未检测到,则提示用户安装钱包。
网络状态检测
为确保应用运行在正确的区块链网络上,需监听网络变化:
  • 监听 chainChanged 事件以响应链ID变更
  • 检查当前网络是否为开发链(如 Hardhat)、测试链(如 Sepolia)或主网
网络类型Chain ID
本地开发31337
以太坊主网1
Sepolia 测试网11155111

2.4 账户管理与私钥安全实践

账户体系的安全性直接决定系统的整体可信度。在分布式环境中,私钥作为身份的唯一凭证,必须受到严格保护。
私钥存储最佳实践
优先使用硬件安全模块(HSM)或操作系统级密钥链存储私钥,避免明文保存在配置文件中。若需软件存储,应采用强加密封装格式,如PKCS#8。
密钥操作示例

// 使用AES-256加密私钥数据
block, _ := aes.NewCipher([]byte(passphrase))
gcm, _ := cipher.NewGCM(block)
nonce := make([]byte, gcm.NonceSize())
random.Read(nonce)
encrypted := gcm.Seal(nonce, nonce, privateKeyBytes, nil)
上述代码使用密码派生密钥对私钥进行加密,passphrase应来自用户输入并经PBKDF2处理,gcm提供完整性验证,防止篡改。
权限控制策略
  • 最小权限原则:每个账户仅授予必要操作权限
  • 定期轮换密钥,建议周期不超过90天
  • 启用多因素认证增强账户登录安全性

2.5 发送第一个以太坊交易:理论与代码实现

在以太坊网络中,发送交易是与智能合约交互或转移资产的核心操作。交易本质上是一条经过签名的消息,包含发送方、接收方、金额、Gas 费用及Nonce等字段。
交易构建要素
  • From:必须通过私钥控制的地址发起
  • To:目标地址(若为空则创建合约)
  • Value:转账金额(单位:wei)
  • Nonce:该地址已发送交易数,防止重放
使用 ethers.js 发送交易

const { ethers } = require("ethers");
const provider = new ethers.JsonRpcProvider("https://rpc.example.com");
const wallet = new ethers.Wallet("YOUR_PRIVATE_KEY", provider);

const tx = await wallet.sendTransaction({
  to: "0xRecipientAddress",
  value: ethers.parseEther("0.1"),
  gasLimit: 21000
});
console.log("Tx hash:", tx.hash);
上述代码通过 ethers.js 连接节点并构造一笔0.1 ETH的转账。gasLimit 设置为标准转账所需最低值,parseEther 将ETH转换为wei单位。交易广播后返回哈希,可通过其在区块浏览器中追踪状态。

第三章:智能合约交互原理剖析

3.1 ABI 解析与合约接口映射机制

ABI(Application Binary Interface)是智能合约对外暴露的接口描述文件,定义了函数签名、参数类型、返回值及调用方式。解析ABI是实现DApp与合约交互的核心步骤。
ABI结构解析
一个典型的ABI条目包含以下字段:
  • name:函数名称
  • type:方法类型(function, event等)
  • inputs:输入参数数组,含name和type
  • outputs:输出参数数组
合约接口映射示例

[
  {
    "constant": false,
    "inputs": [
      { "name": "addr", "type": "address" }
    ],
    "name": "getUser",
    "outputs": [ { "name": "", "type": "string" } ],
    "type": "function"
  }
]
该ABI片段描述了一个名为getUser的函数,接收一个地址参数并返回字符串。前端通过ethers.js或web3.js将此接口映射为可调用对象,自动编码参数并解码返回结果。
调用映射流程
JSON ABI → 接口解析 → 方法绑定 → 参数编码 → 发送交易/调用 → 结果解码

3.2 读取合约状态:call 与 constant 方法应用

在以太坊智能合约开发中,读取合约状态是前端交互的核心环节。与修改状态的交易不同,状态读取无需消耗 Gas,且可通过 `call` 或标记为 `view`/`pure` 的 `constant` 方法实现。
调用只读方法
使用 Web3.js 调用 `constant` 方法示例:

const result = await contract.methods.balanceOf(owner).call();
console.log(result); // 输出账户余额
该代码调用 ERC-20 合约中的 `balanceOf` 方法,`.call()` 明确指定此次操作仅查询链上数据,不触发交易。`balanceOf` 必须被声明为 `view`,确保无状态更改。
call 的底层机制
`call` 操作在 EVM 中通过本地执行获取结果,不广播到网络。其优势在于:
  • 零 Gas 消耗
  • 即时返回结果
  • 适用于前端频繁查询场景

3.3 修改合约状态:sendTransaction 深度解析

在以太坊中,修改智能合约状态必须通过发送交易(transaction)实现。`sendTransaction` 是执行这一操作的核心方法,它会将交易提交至网络并触发状态变更。
交易结构与关键参数
调用 `sendTransaction` 时需指定以下关键字段:
  • to:目标合约地址
  • data:编码后的函数签名与参数
  • gas:提供的最大 gas 量
  • from:签名账户地址
代码示例:调用合约方法

web3.eth.sendTransaction({
  from: '0x123...',
  to: '0x456...',
  data: '0xa9059cbb000000000000000000000000...', // transfer() 函数编码
  gas: 200000
}, (err, txHash) => {
  if (!err) console.log('交易哈希:', txHash);
});
该代码调用了一个代币转账函数,`data` 字段由 ABI 编码生成,交易成功后返回交易哈希,可用于后续确认。

第四章:典型应用场景开发实战

4.1 ERC-20 代币余额查询与转账功能实现

在以太坊生态中,ERC-20 是最广泛使用的代币标准。实现代币的余额查询和转账功能是构建钱包或DApp的基础。
余额查询
通过调用合约的 balanceOf(address) 方法获取指定地址的代币余额:
function balanceOf(address account) external view returns (uint256);
该方法接受一个账户地址作为参数,返回该地址持有的代币数量,单位为最小精度(如 wei)。
代币转账
使用 transfer(address,uint256) 实现代币发送:
function transfer(address recipient, uint256 amount) external returns (bool);
调用此方法时需确保调用者拥有足够余额,并通过交易支付Gas费用。成功后触发 Transfer 事件,更新双方账本。
  • 查询操作仅需调用节点的只读接口(如 eth_call)
  • 转账操作必须构造并签名交易,广播至网络

4.2 监听智能合约事件(Event)与日志解析

智能合约事件是区块链应用中实现链上数据异步通知的核心机制。通过事件,合约可在特定操作后发出日志(Log),供外部系统监听和解析。
事件的定义与触发
在 Solidity 中,事件使用 event 关键字声明。例如:
event Transfer(address indexed from, address indexed to, uint256 value);
当执行 emit Transfer(msg.sender, recipient, 100); 时,EVM 将生成对应日志,存储在交易收据中。其中,indexed 参数表示该字段将被哈希化并作为话题(topic)存储,便于后续过滤查询。
监听与解析日志
可通过 Web3.js 或 ethers.js 监听事件流:
contract.on("Transfer", (from, to, value) => {
  console.log(`Transferred ${value} from ${from} to ${to}`);
});
该机制广泛用于钱包交易通知、链下数据分析与去中心化前端更新。
  • 事件日志不占用合约存储,成本低廉
  • 仅能索引最多3个参数(受限于 topic 数量)
  • 非 indexed 参数需完整解析 raw data 字段

4.3 构建去中心化投票系统前端后端联动

在去中心化投票系统中,前端与后端的高效协同是保障数据一致性与用户体验的关键。通过智能合约作为后端核心逻辑载体,前端调用Web3.js与合约交互,实现投票操作的提交与状态更新。
合约事件监听机制
利用以太坊事件驱动模型,前端可实时响应链上投票行为:

contract.events.VoteCast({
  fromBlock: 'latest'
}, (error, event) => {
  if (!error) {
    console.log('新投票记录:', event.returnValues);
    updateUI(event.returnValues.candidateId);
  }
});
该代码注册了对VoteCast事件的监听,一旦用户完成投票,合约触发事件,前端捕获后立即刷新界面,确保状态同步。
请求流程管理
为提升交互可靠性,采用异步队列管理写入操作:
  • 用户操作触发事务前先显示加载提示
  • 使用send()方法发送交易并监听确认
  • 根据区块链回执更新本地状态机

4.4 处理 Gas 费用估算与交易确认超时

在以太坊等区块链网络中,Gas 费用估算不准确或网络拥堵常导致交易长时间未确认。合理配置 Gas 参数并设置超时机制是保障交易可靠性的关键。
动态 Gas 估算策略
通过调用 eth_estimateGas 接口预估交易消耗的 Gas 上限,并结合当前网络拥堵情况动态调整 Gas Price:
const gasEstimate = await web3.eth.estimateGas({
  from: sender,
  to: contractAddress,
  data: encodedData
});
const gasPrice = await web3.eth.getGasPrice();
const adjustedGasPrice = BigInt(gasPrice) * 120n / 100n; // 上浮 20%
该代码块首先估算执行交易所需的 Gas 量,随后获取当前网络基础费率,并上浮 20% 以提升打包优先级。
交易确认超时处理
为防止交易长期挂起,需设置轮询机制与超时回滚逻辑。建议使用定时器轮询交易状态,若在指定区块数内未确认,则触发替换交易或报错。
  • 设定最大等待区块数(如 50 个区块)
  • 每 5 秒查询一次交易收据
  • 超时后可发送相同 nonce 的高 Gas 交易进行覆盖

第五章:未来展望与生态扩展可能性

随着云原生技术的不断演进,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。其生态系统正朝着模块化、可插拔和智能化方向发展,为开发者提供了更灵活的集成路径。
服务网格深度集成
Istio 和 Linkerd 等服务网格已逐步与 Kubernetes API 深度融合。通过自定义资源(CRD)实现流量切分策略,例如在灰度发布中动态调整权重:
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: user-service-route
spec:
  hosts:
    - user-service
  http:
    - route:
        - destination:
            host: user-service
            subset: v1
          weight: 90
        - destination:
            host: user-service
            subset: v2
          weight: 10
边缘计算场景拓展
KubeEdge 和 OpenYurt 支持将 Kubernetes 控制平面延伸至边缘节点。某智能制造企业利用 OpenYurt 实现了 500+ 边缘设备的统一调度,通过节点自动分组(NodePool)管理不同厂区的算力资源。
  • 边缘自治:断网环境下仍可运行本地 Pod
  • 远程运维:通过云端控制器批量更新边缘应用
  • 安全通道:TLS 双向认证保障边缘-云通信
AI 驱动的智能调度
结合 Prometheus 历史指标与机器学习模型,可以预测工作负载趋势并提前扩缩容。某金融平台采用强化学习算法优化调度策略,CPU 利用率提升 38%,SLA 违规次数下降 72%。
调度策略平均响应延迟 (ms)资源浪费率
传统 HPA21041%
AI 预测调度13418%
数字后端零基础入门系列 | Innovus零基础LAB学习Day9 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&#39;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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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