Flask+Plotly结合动态加载图形页面实践
1. DeepSeek帮我实践
1.1. 我的提问既设计方案
原有如下主页:dashboard.html,现增加“预测模型学习”,对感知机神经网络描述如下:
1、输入与输出为固定值,例如输入层215,输出层48;
2、模型为回归神经网络;
3、中层是可动态调整的,例如定义如下:第二层,200,第三层,100,则最终结果:215,200,100,48;
4、定义solver = ‘adam’, activation = ‘relu’, max_iter=100,都是可选;
5、设置好参数后,点击按钮“模型训练”,则显示训练曲线和相关的模型评价。
上述页面有输入参数,显示训练结果两部分功能,请帮在dashboard.html补充完善,并给出相应python代码。
主页:dashboard.html代码。
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>监控系统 - 主控台</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/main.css') }}">
</head>
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