初学编程100个代码,python 基础 详细

100个Python代码大全:学完这篇从Python小白到架构师 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁优雅、易于学习和强大的库而闻名。无论你是一位经验丰富的程序员还是初学者,都可以从这种语言的丰富资源中受益。在本篇博客中,我将分享100个实用的Python代码示例,旨在帮助你掌握Python编程,并在日常工作中提高效率。 阅读详情

本篇文章给大家谈谈初学编程100个代码,以及python 基础 详细,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

1.Python标识符


在 Python 里,标识符有字母、数字、下划线组成。
在 Python 中,所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_),但不能以数字开头python皮卡丘怎么编程。
Python 中的标识符是区分大小写的。
以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用 from xxx import * 而导入;
以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员;以双下划线开头和结尾的 __foo__ 代表 Python 里特殊方法专用的标识,如 __init__() 代表类的构造函数。


2.Python有五个标准的数据类型

  • Numbers(数字)
  • String(字符串)
  • List(列表)
  • Tuple(元组)
  • Dictionary(字典)

Python支持四种不同的数字类型:

  • int(有符号整型)
  • long(长整型[也可以代表八进制和十六进制])
  • float(浮点型)
  • complex(复数)

python的字串列表有2种取值顺序:

  • 从左到右索引默认0开始的,最大范围是字符串长度少1
  • 从右到左索引默认-1开始的,最大范围是字符串开头

List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。

  • 列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(即嵌套)。
  • 列表用 [ ] 标识,是 python 最通用的复合数据类型。
  • 列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ,就可以截取相应的列表,从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始,下标可以为空表示取到头或尾。
  • 加号 + 是列表连接运算符,星号 * 是重复操作。

元组是另一个数据类型,类似于List(列表)。

  • 元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值,相当于只读列表。

字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。

  • 列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。
  • 字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。

3.Python数据类型转换


有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。
以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值。

函数描述
int(x [,base])将x转换为一个整数
long(x [,base] )将x转换为一个长整数
float(x)将x转换到一个浮点数
complex(real [,imag])创建一个复数
str(x)将对象 x 转换为字符串
repr(x)将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象
tuple(s)将序列 s 转换为一个元组
list(s)将序列 s 转换为一个列表
set(s)转换为可变集合
dict(d)创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。
frozenset(s)转换为不可变集合
chr(x)将一个整数转换为一个字符
unichr(x)将一个整数转换为Unicode字符
ord(x)将一个字符转换为它的整数值
hex(x)将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)将一个整数转换为一个八进制字符串



4.Python 运算符

  • 算术运算符
  • 比较(关系)运算符
  • 赋值运算符
  • 逻辑运算符
  • 位运算符
  • 成员运算符
  • 身份运算符
  • 运算符优先级


5:Python 循环语句

Python提供了for循环和while循环(在Python中没有do..while循环):

循环类型描述
while 循环在给定的判断条件为 true 时执行循环体,否则退出循环体。
for 循环重复执行语句
嵌套循环你可以在while循环体中嵌套for循环


循环控制语句可以更改语句执行的顺序。Python支持以下循环控制语句:

控制语句描述
break 语句在语句块执行过程中终止循环,并且跳出整个循环
continue 语句在语句块执行过程中终止当前循环,跳出该次循环,执行下一次循环。
pass 语句pass是空语句,是为了保持程序结构的完整性。




6:Python Number(数字)
Python 支持四种不同的数值类型:

  • 整型(Int) - 通常被称为是整型或整数,是正或负整数,不带小数点。
  • 长整型(long integers) - 无限大小的整数,整数最后是一个大写或小写的L。
  • 浮点型(floating point real values) - 浮点型由整数部分与小数部分组成,浮点型也可以使用科学计数法表示(2.5e2 = 2.5 x 102 = 250)
  • 复数(complex numbers) - 复数由实数部分和虚数部分构成,可以用a + bj,或者complex(a,b)表示, 复数的实部a和虚部b都是浮点型。

注:长整型也可以使用小写"L",但是还是建议您使用大写"L",避免与数字"1"混淆。Python使用"L"来显示长整型。


  • python数学函数:
     
函数返回值 ( 描述 )
abs(x)返回数字的绝对值,如abs(-10) 返回 10
ceil(x)返回数字的上入整数,如math.ceil(4.1) 返回 5
cmp(x, y)如果 x < y 返回 -1, 如果 x == y 返回 0, 如果 x > y 返回 1
exp(x)返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045
fabs(x)返回数字的绝对值,如math.fabs(-10) 返回10.0
floor(x)返回数字的下舍整数,如math.floor(4.9)返回 4
log(x)如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0
log10(x)返回以10为基数的x的对数,如math.log10(100)返回 2.0
max(x1, x2,...)返回给定参数的最大值,参数可以为序列。
min(x1, x2,...)返回给定参数的最小值,参数可以为序列。
modf(x)返回x的整数部分与小数部分,两部分的数值符号与x相同,整数部分以浮点型表示。
pow(x, y)x**y 运算后的值。
round(x [,n])返回浮点数x的四舍五入值,如给出n值,则代表舍入到小数点后的位数。
sqrt(x)返回数字x的平方根,数字可以为负数,返回类型为实数,如math.sqrt(4)返回 2+0j




7:Python字符串


Python字符串运算符:

下表实例变量 a 值为字符串 "Hello",b 变量值为 "Python":

操作符描述实例
+字符串连接>>>a + b 'HelloPython'
*重复输出字符串>>>a * 2 'HelloHello'
[]通过索引获取字符串中字符>>>a[1] 'e'
[ : ]截取字符串中的一部分>>>a[1:4] 'ell'
in成员运算符 - 如果字符串中包含给定的字符返回 True>>>"H" in a True
not in成员运算符 - 如果字符串中不包含给定的字符返回 True>>>"M" not in a True
r/R原始字符串 - 原始字符串:所有的字符串都是直接按照字面的意思来使用,没有转义特殊或不能打印的字符。 原始字符串除在字符串的第一个引号前加上字母"r"(可以大小写)以外,与普通字符串有着几乎完全相同的语法。>>>print r'\n' \n >>> print R'\n' \n
%格式字符串请看下一章节



Python字符串格式化:

Python 支持格式化字符串的输出 。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式,但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。
在 Python 中,字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。
如下实例:
#!/usr/bin/python print "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21)
以上实例输出结果:
My name is Zara and weight is 21 kg!
python字符串格式化符号:

符 号描述
%c格式化字符及其ASCII码
%s格式化字符串
%d格式化整数
%u格式化无符号整型
%o格式化无符号八进制数
%x格式化无符号十六进制数
%X格式化无符号十六进制数(大写)
%f格式化浮点数字,可指定小数点后的精度
%e用科学计数法格式化浮点数
%E作用同%e,用科学计数法格式化浮点数
%g%f和%e的简写
%G%f 和 %E 的简写
%p用十六进制数格式化变量的地址

  8.Python列表:

Python包含以下函数:
 

序号函数
1cmp(list1, list2)
比较两个列表的元素
2len(list)
列表元素个数
3max(list)
返回列表元素最大值
4min(list)
返回列表元素最小值
5list(seq)
将元组转换为列表



Python包含以下方法:

序号方法
1list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象
2list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数
3list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)
4list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
5list.insert(index, obj)
将对象插入列表
6list.pop(obj=list[-1])
移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值
7list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项
8list.reverse()
反向列表中元素
9list.sort([func])
对原列表进行排序


9.Python元组



Python的元组(tuple)与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号,列表使用方括号。
元组内置函数:
Python元组包含了以下内置函数

序号方法及描述
1cmp(tuple1, tuple2)
比较两个元组元素。
2len(tuple)
计算元组元素个数。
3max(tuple)
返回元组中元素最大值。
4min(tuple)
返回元组中元素最小值。
5tuple(seq)
将列表转换为元组。




10.Python字典(dictionary)


字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。
字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中
字典内置函数及方法:
Python字典包含了以下内置函数:

序号函数及描述
1cmp(dict1, dict2)
比较两个字典元素。
2len(dict)
计算字典元素个数,即键的总数。
3str(dict)
输出字典可打印的字符串表示。
4type(variable)
返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型。



Python字典包含了以下内置方法:

序号函数及描述
1dict.clear()
删除字典内所有元素
2dict.copy()
返回一个字典的浅复制
3dict.fromkeys(seq[, val]))
创建一个新字典,以序列 seq 中元素做字典的键,val 为字典所有键对应的初始值
4dict.get(key, default=None)
返回指定键的值,如果值不在字典中返回default值
5dict.has_key(key)
如果键在字典dict里返回true,否则返回false
6dict.items()
以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
7dict.keys()
以列表返回一个字典所有的键
8dict.setdefault(key, default=None)
和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default
9dict.update(dict2)
把字典dict2的键/值对更新到dict里
10dict.values()
以列表返回字典中的所有值
11pop(key[,default])
删除字典给定键 key 所对应的值,返回值为被删除的值。key值必须给出。 否则,返回default值。
12popitem()
随机返回并删除字典中的一对键和值。



11.匿名函数lambda


python 使用 lambda 来创建匿名函数。

  • lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。
  • lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
  • lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
  • 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

如:
sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2; print "相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ) //输出30



12.python import语句
 

  • From...import语句

    Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下:
    from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
    例如,要导入模块 fib 的 fibonacci 函数,使用如下语句:
    from fib import fibonacci
    这个声明不会把整个 fib 模块导入到当前的命名空间中,它只会将 fib 里的 fibonacci 单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。
 

  • From...import*语句

    把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的,只需使用如下声明:
    from modname import *
    这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。
    例如我们想一次性引入 math 模块中所有的东西,语句如下:
    from math import *
 

13.Python文件操作

  • 打开和关闭文件

现在,您已经可以向标准输入和输出进行读写。现在,来看看怎么读写实际的数据文件。
Python 提供了必要的函数和方法进行默认情况下的文件基本操作。你可以用 file 对象做大部分的文件操作。
 

  • open函数

你必须先用Python内置的open()函数打开一个文件,创建一个file对象,相关的方法才可以调用它进行读写。
语法:
file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])
各个参数的细节如下:

  • file_name:file_name变量是一个包含了你要访问的文件名称的字符串值。
  • access_mode:access_mode决定了打开文件的模式:只读,写入,追加等。所有可取值见如下的完全列表。这个参数是非强制的,默认文件访问模式为只读(r)。
  • buffering:如果buffering的值被设为0,就不会有寄存。如果buffering的值取1,访问文件时会寄存行。如果将buffering的值设为大于1的整数,表明了这就是的寄存区的缓冲大小。如果取负值,寄存区的缓冲大小则为系统默认。

不同模式打开文件的完全列表:

模式描述
r以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
rb以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
r+打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
rb+以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
w打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
wb以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
w+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
wb+以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。
a打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
ab以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。
a+打开一个文件用于读写。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。
ab+以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。


 

  • File对象的属性

一个文件被打开后,你有一个file对象,你可以得到有关该文件的各种信息。
以下是和file对象相关的所有属性的列表:

属性描述
file.closed返回true如果文件已被关闭,否则返回false。
file.mode返回被打开文件的访问模式。
file.name返回文件的名称。
file.softspace如果用print输出后,必须跟一个空格符,则返回false。否则返回true。


 

  • close()方法

File 对象的 close()方法刷新缓冲区里任何还没写入的信息,并关闭该文件,这之后便不能再进行写入。
当一个文件对象的引用被重新指定给另一个文件时,Python 会关闭之前的文件。用 close()方法关闭文件是一个很好的习惯。
语法:
fileObject.close();
 

  • write()方法

write()方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是,Python字符串可以是二进制数据,而不是仅仅是文字。
write()方法不会在字符串的结尾添加换行符('\n'):
语法:
fileObject.write(string);

  • read()方法

read()方法从一个打开的文件中读取一个字符串。需要重点注意的是,Python字符串可以是二进制数据,而不是仅仅是文字。
语法:
fileObject.read([count]);

 

  • 文件定位

tell()方法告诉你文件内的当前位置;换句话说,下一次的读写会发生在文件开头这么多字节之后。
seek(offset [,from])方法改变当前文件的位置。Offset变量表示要移动的字节数。From变量指定开始移动字节的参考位置。
如果from被设为0,这意味着将文件的开头作为移动字节的参考位置。如果设为1,则使用当前的位置作为参考位置。如果它被设为2,那么该文件的末尾将作为参考位置。
 

  • 重命名和删除文件

Python的os模块提供了帮你执行文件处理操作的方法,比如重命名和删除文件。
要使用这个模块,你必须先导入它,然后才可以调用相关的各种功能。

    remove方法
    你可以用remove()方法删除文件,需要提供要删除的文件名作为参数。
 

  • Python里的目录

所有文件都包含在各个不同的目录下,不过Python也能轻松处理。os模块有许多方法能帮你创建,删除和更改目录。
1.mkdir()方法
可以使用os模块的mkdir()方法在当前目录下创建新的目录们。你需要提供一个包含了要创建的目录名称的参数。
语法:
os.mkdir("newdir")
2.chdir()方法
可以用chdir()方法来改变当前的目录。chdir()方法需要的一个参数是你想设成当前目录的目录名称。
语法:
os.chdir("newdir")
3.rmdir()方法
rmdir()方法删除目录,目录名称以参数传递。
在删除这个目录之前,它的所有内容应该先被清除。
语法:
os.rmdir('dirname')

  • 文件、目录相关方法

三个重要的方法来源能对Windows和Unix操作系统上的文件及目录进行一个广泛且实用的处理及操控,如下:
File 对象方法: file对象提供了操作文件的一系列方法。
OS 对象方法: 提供了处理文件及目录的一系列方法。

14.Python File(文件)方法
file 对象使用 open 函数来创建,下表列出了 file 对象常用的函数:

序号方法及描述
1file.close()
关闭文件。关闭后文件不能再进行读写操作。
2file.flush()
刷新文件内部缓冲,直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件, 而不是被动的等待输出缓冲区写入。
3file.fileno()
返回一个整型的文件描述符(file deor FD 整型), 可以用在如os模块的read方法等一些底层操作上。
4file.isatty()
如果文件连接到一个终端设备返回 True,否则返回 False。
5file.next()
返回文件下一行。
6file.read([size])
从文件读取指定的字节数,如果未给定或为负则读取所有。
7file.readline([size])
读取整行,包括 "\n" 字符。
8file.readlines([sizehint])
读取所有行并返回列表,若给定sizeint>0,返回总和大约为sizeint字节的行, 实际读取值可能比sizhint较大, 因为需要填充缓冲区。
9file.seek(offset[, whence])
设置文件当前位置
10file.tell()
返回文件当前位置。
11file.truncate([size])
截取文件,截取的字节通过size指定,默认为当前文件位置。
12file.write(str)
将字符串写入文件,没有返回值。
13file.writelines(sequence)
向文件写入一个序列字符串列表,如果需要换行则要自己加入每行的换行符。
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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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