WSL-Ubuntu18.04、虚拟机安装Ubuntu18.04，不建议使用CentOS 编译必备软件包 sudo apt-get install repo git-core gitk git-GUI gcc-arm-linux-gnueabihf...u- boot-tools device-tree-compiler gcc-aarch64-linux-gnu mtools parted libudev- dev libusb-1.0-0-dev...libgtk2.0-dev libglade2-dev cvs git mercurial rsync openssh-client subversion asciidoc w3m dblatex graphviz...python-matplotlib libc6:i386 libSSL-dev expect lib32gcc-7-dev g++-7 libstdc++-7-dev 2....rockdev：存放编译输出固件。 tools：存放一些常用工具。 u-boot：U-Boot代码。 2.2 SDK 配置框架图
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。...通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的，对于模型的可视化主要包括以下几个方面： 模型有多少层 每层的输入和输出形状 不同的层是如何连接的？...就是遍历所有模型层并打印相关细节，如层的输入维度和输出维度、参数数量、激活类型等，我们也可以用for训练遍历实现，代码如下： for layer in model.layers: print...import tensorflow as tf from datetime import datetime import tensorboard 如果需要在notebook中使用，可以用下面的语句加载...模型结构可视化显示层数、每层数据的输入和输出形状、使用的激活函数以及每层中的参数数量，为优化模型提供更好的理解。 作者：Renu Khandelwal
什么是Graphviz？ Graphviz是一个开源的图形可视化工具集，旨在帮助用户生成各种类型的图形。它提供了一组命令行工具和库，使我们能够通过简单的文本描述来创建复杂的图形。...Graphviz的特点和优势 Graphviz具有许多令人赞叹的特点和优势，让我们来一一介绍它们： 易于使用：Graphviz使用简单的文本描述来表示图形，使得用户无需深入了解图形的细节即可创建复杂的图形...丰富的图形类型：Graphviz支持多种图形类型，包括有向图、无向图、流程图、组织结构图、类图、网络拓扑图等等。无论是哪种类型的图形，都可以轻松地使用Graphviz生成。...丰富的输出格式：Graphviz支持多种输出格式，包括常见的图片格式（如PNG、SVG、JPEG）和矢量图格式（如PDF、EPS）。这使得生成的图形可以方便地嵌入到文档、网页或演示文稿中。...使用Graphviz的示例 为了更好地理解Graphviz的强大之处，让我们来看一个简单的示例。 假设我们有一个包含多个节点和边的有向图，我们想要将其可视化。
Graphviz的Python库在运行时会调用Graphviz的可执行文件来进行图形渲染，因此需要确保系统中正确设置了Graphviz的可执行文件路径。...输入 dot -V 命令，查看Graphviz的可执行文件路径。正常情况下，命令行会输出Graphviz的版本信息。将可执行文件路径添加到系统环境变量中。...它的核心功能是根据输入的图形描述文件，自动布局和绘制图形，并输出为各种格式，如PNG、PDF、SVG等。 Graphviz使用简单直观的图形描述语言来表示图形，称为DOT语言。...DOT语言是一种纯文本的图形描述语言，易于理解和编写。它的语法类似于描述关系的语言，通过节点和边来描述图形的结构和连接关系。...渲染并输出图形，通过调用 render 方法将图形输出为指定的格式，如PNG、PDF、SVG等。 Graphviz的优点包括：简洁易学的图形描述语言，无需编写复杂的代码即可绘制各种图形。
这可以帮助我们更好的去理解或解释我们的模型。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 一、具体代码和步骤 可视化我们的决策树模型的第一步是把模型训练出来。...n_estimators=10) # 训练 model.fit(iris.data,iris.target) # 提取单棵决策树 tree =model.estimators_[5] 训练好我们的模型之后，我们就可以用sklearn...自带的export_graphviz函数将决策树模型转换成Graphviz格式。...from sklearn.treeimport export_graphviz # 输出一个.dot格式的文件 export_graphviz(tree,out_file='tree.dot',...rounded = True, proportion =False, precision = 2, filled = True) 参数含义: precision 设置输出的纯度指标的数值精度
在学习决策树之前，需要了解一些信息论的决策知识 熵： 熵的理解和物理上相似，也可以理解为混乱程度，越小越清楚 条件熵： 条件熵（加个条件） 信息增益： 关键词：减少程度。...点，评估用一个最佳叶子节点去代替这课子树是否有益。...CART 会产生一系列嵌套的剪枝树，需要从中选出一颗最优的决策树； 树选择：用单独的测试集评估每棵剪枝树的预测性能（也可以用交叉验证）。...#读取模型进行预测 clf2 = joblib.load("train_model.m") RESULT=clf2.predict(X_test) print("result=",RESULT) #输出结果...工具 Graphviz工具下载 Graphviz能生成决策树的图，即最后一件的test.pdf文件 效果如下：
决策树的优势: 便于理解和解释。树的结构可以可视化出来。 训练需要的数据少。其他机器学习模型通常需要数据规范化，比如构建虚拟变量和移除缺失值,不过请注意，这种模型不支持缺失值。... 导出器以 Graphviz 格式导出决策树....如果你是用 conda 来管理包，那么安装 graphviz 二进制文件和 python 包可以用以下指令安装 conda install python-graphviz 或者，可以从 graphviz...项目主页下载 graphviz 的二进制文件，并从 pypi 安装 Python 包装器，并安装 pip install graphviz .以下是在整个 iris 数据集上训练的上述树的 graphviz...`` 上输出 n_output 数组列表 用多输出决策树进行回归分析 Multi-output Decision Tree Regression 。
加载和指令解码； 4、基于签名的静态链接库代码移除； 5、提取和利用调试信息（DWARF、PDB）； 6、指令语法重构； 7、C++类层次结构（RTTI、vtables）的检测和重构； 8、从C++二进制文件（GCC...、MSVC、Borland）中分离符号； 9、函数、类型和高级构造器重构； 10、整合反汇编工具； 11、以两种高级语言输出：C和类似Python的语言； 12、生成调用图、控制流图和各种统计信息；...工具使用 Windows 1、安装Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2017； 2、安装UPX和Graphviz； 3、...text.exe的代码文件，可以运行下列命令： $RETDEC_INSTALL_DIR\bin\retdec-decompiler.exe test.exe(向右滑动，查看更多) Linux 1、安装UPX和Graphviz
这里说的总方差一般就是通过数据子集的样本输出值的均方差 * 数据子集的样本个数来计算。最后的输出结果是取各叶子节点数据的中位数或均值。...相比回归树，分类树对于离散或者连续特征的处理都是采用二元切分的方式，但是在数据子集的混乱程度的计算上，是用基尼不纯度替代总方差的方式。...先不着急理解这句话，先看下面对基尼不纯度的表达式的解释。 假设一个数据集中有K个类别，第k个类别的概率为p_k, 则基尼系数的表达式为： ?...现在再看上面的定义，应该就好理解了吧。 对于个给定的样本D,假设有K个类别, 第k个类别的数量为CkCk,则样本D的基尼系数表达式为： ?...决策树可视化 安装graphviz 可视化需要先安装graphviz，这是一个开源的图形可视化软件，官网：https://graphviz.gitlab.io，下载适合自己操作系统的文件即可。
如果只是简单的使用还好，但是这些代码需要被定制时，就需要深入阅读理解其实现。这个时候又往往有种“无从入手”的感觉。...这样可以让我们站在高处，俯览全局，制定出一个着实可行的阅读理解方案。...很显然，这种场景我们优先想到的是修改“用户”的代码，而不是去给GCC打patch。于是我们调用下面命令修改冲突的函数名 find . -name "*....文本输出 文本输出只是为了展示calltree的能力。...install graphviz先安装） dot -Tgif ev_run.dot -o ev_run.gif 然后我们将图片打开查看，就发现图形化输出更加便于理解 总结
在《静态分析C语言生成函数调用关系的利器——cally和egypt》中我们介绍了如何使用GCC生成RTL文件，然后再借助cally和egypt来分析出调用关系的方法。...GCC自身有命令可以生成代码内部的调用关系，即-fcallgraph-info参数。...然后我们使用graph-easy将其转换为dot格式，最后使用graphviz将其绘制出来。 我们还是以libevent的为例。...source env.sh init soure env.sh enter source env.sh install pydot GCC生成单文件调用关系VCG gcc `find ....file, self.dot_folder + file + ".dot") vcg_to_dot.vcg_to_dot() 然后我们只要针对这个脚本传vcg文件目录、起始函数和输出的文件名
但是安装好了之后，咋还用不了，需要安装Graphviz，我们可以这样理解diagrams只是提供一些基础的语法，然后拼接成指定的graphviz运行文件，然后调用graphviz去执行，最后将结果输出。...Diagrams调用graphviz是通过系统变量来调用的，因此如果在没有安装graphviz的情况下运行就会出现下边的报错。这说明我们的系统变量中没有这个graphviz或者压根就没安装。...1.graphviz安装 https://www.graphviz.org/download/ 上边是官方网站，我们下载合适的版本，然后直接下一步往下安装。...安装成功之后，我们使用命令 dot -version查看是否安装成功 在按照号diagrams和graphviz之后，我们就开始撸代码画架构图了。这个就需要了解人家的语法了。
官方文档：http://www.graphviz.org graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的工具包，它使用一个特定的DSL(领域特定语言):dot作为脚本语言，然后使用布局引擎来解析此脚本，并完成自动布局...Graphviz graphviz本身是一个绘图工具软件，下载地址在：http://www.graphviz.org/。如果你是linux，可以用apt-get或者yum的方法安装。...在这里插入图片描述 打开Graphviz好麻烦，没错还可以直接用cmd 打开cmd到first.dot目录下，运行： dot -Tpng demo.dot -o demo.png 可以得到画好的图形。...x_train) print('训练集正确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) # 保存 # dot -Tpng my.dot -o my.png # 1、输出...(model, out_file='iris.dot') # tree.export_graphviz(model, out_file='iris.dot') # 3、输出为pdf格式 dot_data
这里说的总方差一般就是通过数据子集的样本输出值的均方差 * 数据子集的样本个数来计算。最后的输出结果是取各叶子节点数据的中位数或均值。...相比回归树，分类树对于离散或者连续特征的处理都是采用二元切分的方式，但是在数据子集的混乱程度的计算上，是用基尼不纯度替代总方差的方式。...先不着急理解这句话，先看下面对基尼不纯度的表达式的解释。...现在再看上面的定义，应该就好理解了吧。...决策树可视化 安装graphviz 可视化需要先安装graphviz，这是一个开源的图形可视化软件，官网：https://graphviz.gitlab.io，下载适合自己操作系统的文件即可。
掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。...决策树原理及案例我们之前已经讲过很多，感兴趣的同学在上面搜索框搜索‘决策树’即可，本文我们仅介绍可视化工具包的安装配置方法和决策树可视化方法/解析，让大家对决策树有更形象的理解。...GraphViz配置指南 GraphViz是AT&T Lab开发的开源工具包，用于绘制dot语言脚本描述的图形，我们只需要关心点和边的关系，不需考虑布局、位置等，用来结合Python绘制图模型真是再好不过...环境配置步骤： 1、首先下载安装包graphviz-2.38.msi，下载地址为graphviz官网 ?...5、在C:/Users/H.X.X/anaconda3/Lib/site-packages找到pydot.py这个文件，在spyder里面用Ctrl+F搜索self.prog，把self.prog=‘dot
sklearn.tree模块提供了训练的决策树模型的文本描述输出方法export_graphviz()，如果要查看训练的决策树模型参数，可以使用该方法，其格式为： sklearn.tree.export_graphviz...数据集的列名称（属性）为：\n',PlayBasketball.columns) #观察数据集 print ('PlayBasketball数据集为:\n',PlayBasketball) #设置训练用的各属性及值...，其中Outlook属性用数值代替：Sunny: 1; Rain:2 train_data=PlayBasketball[['Weather', 'Temperature/℃', 'Courses',...'Partner']][0:] #观察训练集 print (train_data) #设置训练用的目标属性及值 train_target=PlayBasketball[['Play']][0:] #观察目标集...要求事先已安装好graphviz模块。
本文目录 决策树中专有名词理解 sklearn中决策树参数详解 安装决策树可视化工具graphviz 用Python实现决策树并可视化 4.1 导入数据 4.2 区分自变量和因变量 4.3 区分训练集和测试集...4.4 对比不同参数得到的决策树 一、决策树中专有名词理解 ?...借用CART决策树原理(分类树与回归树)中的简单决策树说明以上名词，用图形展示如下： ?...为了把训练好的决策树结构更清晰地展示出来，可以用graphviz绘图，这是一个独立的软件，和python中其它的包安装有些区别，具体安装步骤如下： step1：如果有需要，可以自行到官网https://...四、用Python实现决策树并可视化 ?
在两类分类中，用“1”表示正样本，用“0” 表示负样本。也支持[0,1]表示概率用来做标签，表示为正样本的概率。 下面的示例数据需要我们通过一些蘑菇的若干属性判断这个品种是否有毒。...缺省值为0 objective： 定义学习任务及相应的学习目标，“binary:logistic” 表示二分类的逻辑回归问题，输出为概率。 其他参数取默认值。...这里蘑菇分类是一个二类分类问题，输出值是样本为第一类的概率。 我们需要将概率值转换为0或1。...# make prediction preds = bst.predict(dtest) 检查模型在测试集上的正确率 XGBoost预测的输出是概率，输出值是样本为第一类的概率。...,num_trees=1, rankdir= 'LR' ) # pyplot.show() # xgb.to_graphviz(bst,num_trees=0) # xgb.to_graphviz(bst
参考 1 简介 networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...安装 安装的话，跟其他包的安装差不多，用的是anaconda就不用装了。其他就用pip install networkx。...1: 将图像存为一个png格式的图片文件 6plt.show() #输出方式2: 在窗口中显示这幅图像 networkx 提供画图的函数 1draw...False, 41 node_size=10 42 ) 43 # identify largest connected component 44 Gcc...= sorted(nx.connected_component_subgraphs(G), key=len, reverse=True) 45 G0 = Gcc[0] 46 nx.draw_networkx_edges
和g++的版本如何相应的要求，比如cuda8.0需要gcc5。...具体就是安装相应的版本，然后修改软连接sudo apt install gcc-5 g++-5 sudo rm /usr/local/cuda/bin/gcc sudo rm /usr/local/...cuda/bin/g++ sudo ln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/local/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-5 /usr/local...pip install --upgrade pippip install mxnet-cu80sudo apt-get install graphvizpip install graphviz装完测试一下...2.1 NDArray API一句话：NDArrays与Numpy的Array极为类似，熟悉Numpy，用NDArray就很简单了。
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