PHP+Modbus/TCP指令下发实战(工业PLC控制全流程解析)

PHP Modbus控制库的设计与应用 Modbus协议最初由Modicon公司开发,用于连接可编程逻辑控制器(PLC)。经过多年的演进,它已经演变成工业自动化领域中最流行的通信协议之一。Modbus协议支持多种通信模式,包括Modbus RTU(基于串行线的协议)和Modbus TCP/IP(基于以太网的协议)。 阅读详情

第一章:PHP+Modbus/TCP工业控制概述

在现代工业自动化系统中,远程设备通信与数据采集是核心需求之一。PHP 作为一种广泛应用于 Web 开发的脚本语言,结合 Modbus/TCP 协议,能够实现对 PLC(可编程逻辑控制器)等工业设备的数据读写操作,为构建轻量级工业监控系统提供了可行方案。

技术融合优势

  • PHP 具备良好的网络编程支持,适合开发基于 Web 的监控界面
  • Modbus/TCP 是工业领域广泛应用的通信协议,结构简单、兼容性强
  • 通过 socket 编程,PHP 可直接与支持 Modbus/TCP 的设备建立 TCP 连接并交换数据

基本通信流程

  1. 建立到目标设备的 TCP 连接(通常使用端口 502)
  2. 构造符合 Modbus 协议格式的请求报文
  3. 发送请求并接收响应数据
  4. 解析响应中的寄存器值,用于展示或存储

示例代码:读取保持寄存器


// 创建 TCP socket 连接
$socket = fsockopen("192.168.1.100", 502, $errno, $errstr, 3);
if (!$socket) die("连接失败: $errstr");

// 构造 Modbus 功能码 0x03 请求(读取保持寄存器)
$unitId = "\x01";        // 从站地址
$functionCode = "\x03";  // 功能码:读保持寄存器
$startAddr = "\x00\x00"; // 起始地址 0
$regCount = "\x00\x01";  // 读取数量 1
$message = $unitId . $functionCode . $startAddr . $regCount;

// 发送请求
fwrite($socket, $message);

// 接收响应(通常为 9 字节头部 + 数据长度)
$response = fread($socket, 256);
$data = substr($response, 9, ord($response[8])); // 提取实际数据

fclose($socket);
echo "读取值: " . unpack("n", $data)[1]; // 解析为大端整数
字段说明
Transaction ID事务标识符,用于匹配请求与响应
Protocol ID协议标识,默认为 0
Length后续数据长度
Unit ID目标从站设备地址

第二章:Modbus/TCP协议与PHP实现基础

2.1 Modbus/TCP通信原理与报文结构解析

Modbus/TCP是基于TCP/IP协议栈的工业通信协议,将传统Modbus RTU/ASCII封装在TCP数据包中,运行于502端口。其核心优势在于取消校验字段,依赖TCP保证传输可靠性,适用于工业以太网环境。
报文结构组成
Modbus/TCP报文由MBAP头(Modbus应用协议头)和PDU(协议数据单元)构成。MBAP包含事务标识符、协议标识符、长度字段和单元标识符。

// 示例:Modbus/TCP读保持寄存器请求
0x00 0x01  // 事务ID
0x00 0x00  // 协议ID = 0
0x00 0x06  // 后续长度(6字节)
0x01       // 单元标识符(从站地址)
0x03       // 功能码:读保持寄存器
0x00 0x01  // 起始地址
0x00 0x0A  // 寄存器数量
上述代码展示了一个典型的读取10个保持寄存器的请求帧。事务ID由客户端生成,用于匹配响应;协议ID为0表示标准Modbus;长度字段指示后续字节数;单元标识符替代串行通信中的设备地址。
通信流程特点
  • 客户端发起TCP连接至服务器502端口
  • 发送包含功能码与数据的请求报文
  • 服务器返回响应或异常码
  • 连接可保持复用,提升通信效率

2.2 PHP中Socket编程实现TCP客户端

在PHP中实现TCP客户端依赖于底层的`socket`扩展,通过创建套接字、连接服务器、发送与接收数据完成通信。
核心步骤解析
  • 使用socket_create()创建AF_INET族、SOCK_STREAM类型的套接字
  • 调用socket_connect()连接指定IP和端口的服务器
  • 通过socket_write()发送数据,socket_read()接收响应
  • 通信结束后调用socket_close()释放资源
示例代码
// 创建TCP套接字
$socket = socket_create(AF_INET, SOCK_STREAM, SOL_TCP);
if ($socket === false) {
    die("套接字创建失败: " . socket_strerror(socket_last_error()));
}

// 连接服务器
if (!socket_connect($socket, '127.0.0.1', 8080)) {
    die("连接失败: " . socket_strerror(socket_last_error()));
}

// 发送数据
$message = "Hello Server";
socket_write($socket, $message, strlen($message));

// 读取响应
$response = socket_read($socket, 1024);
echo "收到: " . $response;

// 关闭连接
socket_close($socket);
参数说明: - AF_INET:IPv4地址族; - SOCK_STREAM:流式套接字,适用于TCP; - SOL_TCP:指定使用TCP协议; - socket_connect()需指定服务端IP与端口; - socket_write()第三个参数为写入长度,确保完整发送。

2.3 使用PHP构建Modbus功能码请求包

在Modbus通信中,客户端需构造符合协议规范的请求包。每个请求包含从站地址、功能码和数据域三部分,通过TCP或RTU模式传输。
常见功能码结构
Modbus定义了多种功能码,如0x01(读线圈)、0x03(读保持寄存器)等。构建请求时需按字节顺序封装。
PHP实现示例

// 构造读保持寄存器请求(功能码0x03)
$slaveId = 0x01;
$functionCode = 0x03;
$startAddress = 0x0000; // 起始寄存器地址
$quantity = 0x0002;     // 寄存器数量

$request = pack('C', $slaveId)
         . pack('C', $functionCode)
         . pack('n', $startAddress)
         . pack('n', $quantity);
上述代码使用pack()函数按指定格式打包二进制数据:'C'表示无符号字符(1字节),'n'表示大端短整型(2字节)。最终生成6字节的Modbus ADU原始请求包,可用于socket发送。

2.4 数据类型处理:位、寄存器与字节序转换

在底层系统开发中,数据类型的精确控制至关重要,尤其是在处理硬件交互或跨平台通信时。理解位操作、寄存器布局以及字节序转换机制是确保数据一致性的基础。
位操作与寄存器字段解析
硬件寄存器常通过内存映射访问,其每一位可能代表不同的功能标志。例如,使用位掩码提取特定字段:

// 读取状态寄存器第5-7位的模式值
uint8_t reg_value = read_register(STATUS_REG);
uint8_t mode = (reg_value & 0x70) >> 4; // 0x70 = 0b01110000
上述代码通过按位与操作屏蔽无关位,再右移定位实际值,实现对寄存器子域的安全访问。
字节序转换:大端与小端
不同架构对多字节数据的存储顺序不同。网络协议通常采用大端序(Big-Endian),而x86系统使用小端序(Little-Endian)。转换示例如下:
数值(十六进制)大端存储小端存储
0x1234567812 34 56 7878 56 34 12
使用标准函数如 ntohl() 和 htons() 可安全完成主机与网络字节序之间的转换,避免跨平台数据解析错误。

2.5 连接PLC并实现基本读写测试

在工业自动化系统中,与PLC建立稳定通信是数据采集和控制执行的前提。本节以西门子S7-1200系列PLC为例,介绍通过S7协议实现连接与基础读写操作。
连接配置参数
建立连接前需确认PLC的IP地址、机架号、插槽号等信息。使用Snap7库可快速实现通信:
import snap7

plc = snap7.client.Client()
plc.connect('192.168.0.1', 0, 1)  # IP, 机架号, 插槽号
该代码初始化客户端并连接至IP为192.168.0.1的PLC,机架号0,插槽号1(CPU默认插槽)。
数据读写操作
连接成功后可进行DB块数据读写:
# 读取DB1前10字节
data = plc.db_read(1, 0, 10)

# 向DB1写入新值
plc.db_write(1, 0, b'\x01\x02\x03\x04')
上述操作分别从DB1的第0字节开始读取10字节数据,并向相同位置写入十六进制字节序列,实现对PLC内部变量的基本访问。

第三章:工业PLC控制指令下发核心逻辑

3.1 指令封装:从PHP到PLC的命令构造

在工业自动化系统中,PHP作为上层业务逻辑的承载语言,需将控制指令封装为PLC可识别的二进制协议格式。该过程涉及数据序列化、地址映射与校验码生成。
指令结构定义
典型的MODBUS TCP指令包由事务标识、协议标识、长度字段、单元标识和功能码组成。PHP通过socket发送原始字节流实现与PLC通信。

$transactionId = pack('n', 1);        // 事务ID
$protocolId    = pack('n', 0);        // 协议ID(MODBUS)
$length        = pack('n', 6);        // 后续字节长度
$unitId        = "\x01";              // 从站地址
$functionCode  = "\x06";              // 写单寄存器
$registerAddr  = pack('n', 100);      // 寄存器地址
$registerValue = pack('n', 255);      // 写入值

$packet = $transactionId . $protocolId . $length . $unitId .
          $functionCode . $registerAddr . $registerValue;
上述代码使用pack('n')以大端模式打包16位无符号整数,确保字节序符合网络传输规范。最终拼接成标准MODBUS TCP写请求报文,经TCP连接发往PLC。
封装流程关键点
  • 确保所有数值按网络字节序编码
  • 严格遵循目标PLC协议帧结构
  • 添加超时重试机制提升可靠性

3.2 写单线圈与多寄存器的实战实现

在工业控制场景中,常需同时操作数字量输出(单线圈)和模拟量参数(多寄存器),以实现设备启停与运行参数配置的协同控制。
Modbus写操作核心流程
典型操作包括使用功能码0x05写单线圈,以及0x10写多个保持寄存器。通信流程需严格遵循事务处理机制,确保数据一致性。
代码实现示例

# 写线圈:启动设备(地址0x0001,值ON)
client.write_coil(1, True)

# 写寄存器:设置频率、电压等参数(起始地址0x1000)
client.write_registers(4096, [500, 2200, 300])  # 单位:0.1Hz, 0.1V, 秒
上述代码中,write_coil 控制设备启停,write_registers 批量写入运行参数,提升配置效率。
关键参数对照表
操作类型功能码目标地址数据含义
写单线圈0x050x0001设备启动信号
写多寄存器0x100x1000运行参数组

3.3 指令响应解析与错误码处理机制

在设备通信中,指令响应的准确解析是保障系统稳定运行的关键环节。接收到设备返回数据后,首先需进行协议头校验与长度匹配,确保数据完整性。
响应结构解析
典型响应报文包含状态码、数据体与校验字段。以下为常见解析流程:
// 解析设备响应
func parseResponse(data []byte) (*Response, error) {
    if len(data) < 8 {
        return nil, ErrInvalidLength // 错误码:数据长度不足
    }
    statusCode := data[4]
    payload := data[5 : len(data)-2]
    if !verifyChecksum(data) {
        return nil, ErrChecksumFailed // 错误码:校验失败
    }
    return &Response{Code: statusCode, Data: payload}, nil
}
上述代码中,`ErrInvalidLength` 和 `ErrChecksumFailed` 对应不同通信异常场景,便于上层逻辑精准判断故障类型。
标准错误码映射表
错误码含义处理建议
0x01指令格式错误检查参数编码
0x02校验失败重发请求
0xFF未知错误进入安全模式

第四章:系统稳定性与工业环境适配

4.1 连接超时与重试机制设计

在分布式系统中,网络的不稳定性要求客户端具备合理的连接超时与重试策略。设置过短的超时可能导致频繁失败,而过长则会阻塞资源释放。
超时配置建议
通常将初始连接超时设为3秒,读写超时设为5秒,避免长时间等待无效响应。
指数退避重试策略
采用指数退避可有效缓解服务端压力。例如:
func retryWithBackoff(operation func() error, maxRetries int) error {
    for i := 0; i < maxRetries; i++ {
        if err := operation(); err == nil {
            return nil
        }
        time.Sleep(time.Duration(1<
该函数在每次重试时休眠 $2^i$ 秒,避免雪崩效应。结合随机抖动可进一步优化。
  • 首次失败:1秒后重试
  • 第二次:2秒后
  • 第三次:4秒后(以此类推)

4.2 数据校验与完整性保障策略

在分布式系统中,数据的准确性与一致性至关重要。为防止数据在传输或存储过程中被篡改或损坏,需引入多层级校验机制。
哈希校验与数字签名
通过计算数据的哈希值(如 SHA-256)并在关键节点验证,可有效识别数据是否被篡改。敏感操作建议结合数字签名技术提升安全性。
// 计算数据SHA-256哈希
func CalculateHash(data []byte) string {
    hash := sha256.Sum256(data)
    return hex.EncodeToString(hash[:])
}
该函数接收字节流并返回标准十六进制编码的哈希串,适用于文件、消息等场景的数据指纹生成。
完整性保护机制对比
机制适用场景性能开销
CRC32本地传输校验低
SHA-256高安全要求中
数字签名身份+完整性双重验证高

4.3 多PLC并发控制与任务队列管理

在复杂工业自动化系统中,多个PLC需协同执行控制任务。为避免资源竞争与指令冲突,引入任务队列机制实现有序调度。
任务优先级队列设计
采用带优先级的队列管理任务请求,确保关键控制指令优先执行:
type Task struct {
    ID       int
    Priority int // 数值越小,优先级越高
    Payload  string
}

// 优先级队列基于最小堆实现
var taskQueue PriorityQueue
该结构通过堆排序动态维护任务顺序,插入和取出操作时间复杂度为 O(log n),保障实时性。
并发控制策略
使用互斥锁保护共享资源访问:
  • 每个PLC通信通道独立协程处理
  • 全局状态由中心控制器统一协调
  • 任务出队后加锁执行,防止数据竞争
策略适用场景
轮询调度任务负载均衡
中断触发紧急事件响应

4.4 日志追踪与运行时监控集成

在分布式系统中,日志追踪与运行时监控的无缝集成是保障服务可观测性的核心。通过统一埋点规范,可将链路追踪信息嵌入日志输出,实现请求级问题定位。
结构化日志注入TraceID
使用中间件在请求入口注入唯一TraceID,并贯穿整个调用链:
func TraceMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        traceID := uuid.New().String()
        ctx := context.WithValue(r.Context(), "trace_id", traceID)
        // 将trace_id写入日志上下文
        logger := log.With("trace_id", traceID)
        r = r.WithContext(ctx)
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
该中间件为每次请求生成全局唯一TraceID,并绑定至上下文与日志实例,便于后续跨服务日志聚合分析。
监控指标对接Prometheus
运行时关键指标如QPS、延迟、错误率可通过Exporter暴露:
指标名称类型用途
http_request_duration_msHistogram请求延迟分布
http_requests_totalCounter累计请求数
go_goroutinesGauge当前协程数

第五章:总结与工业自动化演进展望

技术融合推动智能制造升级
现代工业自动化正加速与人工智能、边缘计算和5G通信融合。在某汽车制造工厂,通过部署基于Kubernetes的边缘AI推理平台,实现了焊点质量实时检测。系统采用轻量化YOLOv5模型,在产线PLC触发图像采集后,
# 边缘推理服务片段
def infer_weld_quality(image):
    tensor = preprocess(image)
    output = model(tensor)
    return postprocess(output)  # 返回缺陷概率
检测延迟控制在80ms以内,误检率下降至0.3%。
开放式架构重塑控制系统生态
传统封闭式DCS系统正被基于IEC 61499的分布式架构替代。以下为某化工厂功能块配置对比:
架构类型部署周期维护成本扩展性
传统DCS6周高低
IEC 61499分布式2周中高
数字孪生实现全生命周期优化
某半导体晶圆厂构建了涵盖设备、工艺、物流的三级数字孪生体系。通过OPC UA统一接入2000+传感器数据,利用时序数据库InfluxDB存储历史状态,并在故障预测中应用LSTM网络。运维团队可基于虚拟调试结果提前72小时识别潜在瓶颈。
  • 设备层孪生:实时同步机械臂运动学参数
  • 工艺层孪生:模拟蚀刻速率与气体流量关系
  • 物流层孪生:优化AGV调度路径,提升周转效率18%
Edge-Cloud协同架构
phpmodbus:使用PHP实现基于Modbus TCP和UDP协议的基本功能 phpmodbus 该项目使用PHP处理基于Modbus TCP和UDP协议的基本功能。 这是项目在上发布的副本,其中添加了作曲家支持。 特征 Modbus主站 FC1-读取线圈 FC2-读取输入离散量 FC3-读取保持寄存器 FC4-读取保持输入寄存器 FC5-写单线圈 FC6-写单个寄存器 FC15-写入多个线圈 FC16-写入多个寄存器 FC22-掩码写寄存器 FC23-读/写多个寄存器 例子 // Modbus master UDP $ modbus = new ModbusMaster ( "192.168.1.1" , "UDP" ); // Read multiple registers try { $ recData = $ modbus -> readMultipleRegisters ( 0 , 12288 , 5 ); } catch ( Ex 立即下载

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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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