Tc3机器学习使用实例_NCC.pdfVIP

一、概述

1、以鸢尾花分类为例，采用TensorFlow2.0训练模型并保存模型pb格式，然后将pb文件转换为onnx文件，再用倍

福ModelManager工具将onnx文件转换为xml文件，再用tc3调用xml，输入鸢尾花花萼长度、花萼宽度、花瓣长

度、花瓣宽度输出预测的分类。

2、测试环境：win1064位，TensorFlow2.0，tc3v3.1.4024.10

二、环境输入搭建

1、TwinCat环境

安装插件TF38xx-Machine-Learning。本教材TwinCat3版本，v3.1.4024.10

2、TensorFlow2.0环境

参考：/video/BV1B7411L7Qt?from=searchseid=7944276473719331262

三、iris数据保存

后期需要验证，所以将鸢尾花分类数据保存到一个csv文件，iris.csv

fromsklearnimportdatasets

frompandasimportDataFrame

importpandasaspd

x_data=datasets.load_iris().data#.data返回iris数据集所有输入特征

y_data=datasets.load_iris().target#.target返回iris数据集所有标签

print(x_datafromdatasets:\n,x_data)

print(y_datafromdatasets:\n,y_data)

x_data=DataFrame(x_data,columns=[花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度])#为表格增加行

索引（左侧）和列标签（上方）

pd.set_option(display.unicode.east_asian_width,True)#设置列名对齐

print(x_dataaddindex:\n,x_data)

x_data[类别]=y_data#新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_data

print(x_dataaddacolumn:\n,x_data)

irisDataFrame=pd.DataFrame(data=x_data)

csvPath=iris.csv#str(dateTime)

irisDataFrame.to_csv(csvPath,header=True,encoding=gbk)

四、模型训练及保存

1、python代码

importtensorflowastf

fromsklearnimportdatasets

importnumpyasnp

frommatplotlibimportpyplotasplt

importpandasaspd