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我正在尝试使用 matlab 和newff命令配置神经网络。

之后，我尝试使用view命令可视化我创建的配置。

x = view(net);

如何将显示的窗口保存到.png文件中？我试过了，saveas(x, 'figure.png', 'png')但它不起作用？你知道我怎么能从代码中做到这一点吗？

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3 回答 3

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创建的窗口是一个纯 Java 图形（不是 MATLAB Handle Graphics）。试试这个来捕捉它：

%# neural net, and view it
net = feedforwardnet(5);
jframe = view(net);

%# create it in a MATLAB figure
hFig = figure('Menubar','none', 'Position',[100 100 565 166]);
jpanel = get(jframe,'ContentPane');
[~,h] = javacomponent(jpanel);
set(h, 'units','normalized', 'position',[0 0 1 1])

%# close java window
jframe.setVisible(false);
jframe.dispose();

%# print to file
set(hFig, 'PaperPositionMode', 'auto')
saveas(hFig, 'out.png')

%# close figure
close(hFig)
于 2013-04-23T08:54:35.447 回答
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我也有同样的问题，特别是当我尝试保存神经网络工具箱（nntraintool）生成的图时。我使用截图工具来捕捉这些情节。但是，请尝试使用以下一种：

确定您需要快照的 gfx 对象（它的句柄）。它将来自可识别的属性。然后您可以使用打印选项将其保存到文件中；你需要写文件名，类型；转到此链接了解更多信息（http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/print.html）。

例如，如果您想使用标签“performance.fig”保存图形，您可以尝试：

h = findobj('Type', 'figure', 'tag', 'performance.fig');

    for k = 1:numel(h)

    print(h(k), sprintf('Pic%d.ps',k));

    end;

让我知道这是否有帮助，您必须根据需要修改代码。在这个 stackoverflow 论坛中，我也从另一个人那里得到了帮助。

于 2013-04-23T07:55:27.027 回答
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我试图获得 nntraintool 框的结果并创建网络配置图、生成的训练快照以及性能、训练状态和回归图。

看到建议后，7。我设计了下面的代码来解决这些问题。我会为我的程序风格道歉，并希望为这些问题的解决做出贡献。

%***************************************************************************
% TrainingToolDisplays
%***************************************************************************

function [] = TrainingToolDisplays(net,P,T) 

%***************************************************************************
% After configuring the net, do a silent net training
%***************************************************************************

net.trainParam.showWindow = 0;
net = train(net,P,T);

%***************************************************************************
% Create a figure for the net configuration
%***************************************************************************

jConfig = view(net);
hConfig = figure('Name','Neural Network Configuration', ...
                 'NumberTitle','off', ...  
                 'Menubar','none', ...
                 'Position',[100 100 600 200], ...
                 'PaperPositionMode', 'auto', ...
                 'Visible','on');

jPanel = get(jConfig,'ContentPane');
[~,h] = javacomponent(jPanel);
set(h, 'units','normalized', 'position',[0 0 1 1])
jConfig.setVisible(false)
jConfig.dispose

%***************************************************************************
% Create a figure for the nntraintool training snap shot
%***************************************************************************

jTrainTool = nntraintool('handle');
hTrainTool = figure('Name','Neural Network Training', ...    
                    'NumberTitle','off', ...  
                    'Menubar','none', ...
                    'Position',[100 100 600 600], ...
                    'PaperPositionMode', 'auto', ...
                    'Visible','on');

jPanel = get(jTrainTool,'ContentPane');
[~,h] = javacomponent(jPanel);
set(h, 'units','normalized', 'position',[0 0 1 1])
jTrainTool.setVisible(false)
jTrainTool.dispose

%***************************************************************************
% Plot the plots you want and get the handles 
%***************************************************************************

nntraintool('plot', 'plotperform');    hPerform = gcf;
nntraintool('plot', 'plottrainstate'); hTrainState = gcf;
nntraintool('plot', 'plotregression'); hRegression = gcf;

%***************************************************************************
% Now you may do whatever you may want with those matlab handles
% hConfig, hTrainTool, hPerform, hTrainState and bRegression
%***************************************************************************

return
%*******************************************************************************
于 2018-06-02T16:19:26.470 回答