刚刚的代码运行出错,错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。 出错 lstm_shiyan (第 26 行) X_train = reshape(X_train, [size(X_train,1), n_steps, size(train_data,2)-1]);
时间: 2024-01-26 21:01:48 浏览: 70
这个错误通常是由于reshape函数的参数不正确导致的。为了解决这个问题,可以将reshape函数的参数改为以下形式:
```
X_train = reshape(X_train, [], n_steps, size(train_data,2)-1);
```
这样,Matlab会自动计算第一个维度的大小,使得总元素数不变。请注意,这种方法只适用于第一个维度的大小需要自动计算的情况,如果需要自动计算的是其他维度的大小,需要使用另一种方法。
相关问题
错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。
这个错误提示意味着在使用 reshape 函数时,指定的新形状中的元素数量与原始数组中的元素数量不同,因此无法进行重塑操作。
解决该错误的方法是,在 reshape 函数中的新形状参数中使用 -1(代表自动计算的维度大小)或明确指定每个维度的大小,以确保元素数量匹配。
例如,如果原始数组是一个 4x6 的矩阵,我们可以将其重塑为一个 12x2 的矩阵,如下所示:
```python
import numpy as np
# 创建一个 4x6 的矩阵
a = np.arange(24).reshape((4, 6))
print(a)
# 将其重塑为一个 12x2 的矩阵
b = a.reshape((12, 2))
print(b)
```
输出:
```
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23]]
[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]
[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]
[12 13]
[14 15]
[16 17]
[18 19]
[20 21]
[22 23]]
```
在这个例子中,我们明确指定了新形状为 (12, 2),因此元素数量匹配,没有出现错误。
上述代码错误使用 reshape, 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。
非常抱歉,我再次检查了一下代码,发现 `reshape` 函数的使用有误。在对压缩后的系数进行重新转换为二维矩阵时,我们需要根据压缩后的系数长度自动计算矩阵的行数和列数。以下是修改后的代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('cameraman.tif');
% Daubechies小波包三尺度
wname = 'db3';
level = 3;
% 对图像进行小波包分解
[c, s] = wavedec2(img, level, wname);
% 将二维小波系数矩阵转换为一维向量
c = c(:);
% 通过Shannon熵准则进行压缩处理
thr = wnoisest(c, 1);
sorh = 's';
keepapp = 1;
comp = wthresh(c, sorh, thr);
% 将压缩后的系数重新转换为二维矩阵
comp = reshape(comp, [], 3);
% 对处理结果进行反变换
rec = waverec2(comp', s, wname);
% 显示原始图像和处理结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(rec, []);
title('压缩处理结果');
```
在上述代码中,我们使用 `[]` 作为 `reshape` 函数的第一个参数,以自动计算矩阵的行数和列数。另外,我们需要对压缩后的系数进行转置,以便进行反变换。最后,我们对处理结果进行反变换,并在窗口中显示原始图像和处理结果。
再次感谢您的耐心等待和指正,希望这次的代码能够成功运行。