刚刚的代码还出现了一些问题：错误使用 network/sim (第 270 行) Input data sizes do not match net.inputs{1}.size. 出错 network/subsref (第 15 行) otherwise, v = sim(vin,subs{:}); 出错 lstm_shiyan (第 28 行) predicted_test = net(input_test');

时间: 2024-02-23 13:56:41 浏览: 283
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matlab代码续行-candlesticks:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexc

这个错误提示表明输入数据的维度与神经网络的输入维度不匹配。你需要检查一下输入数据的维度是否与神经网络的输入维度一致。可以使用 size 函数来确认输入数据的维度，然后与神经网络的输入维度进行比较。如果不一致，可以考虑调整输入数据的维度或者调整神经网络的输入维度，使它们匹配起来。另外，也可能是神经网络的定义或训练过程中出现了问题，需要仔细检查一下。
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GEE问题：使用reduceRegion求单点均值过程中出现值不一样的情况如何解决？.pdf

Either the reducer must have the same number of inputs as the input image has bands, or it must have a single input and will be repeated for each band. Returns a dictionary of the reducer's outputs.
rar

Quadrature Input for Standard CPM1A DC Inputs.rar

此外，还需要考虑到零速检测和位置校准的问题。在电机静止或接近静止时，A相和B相信号可能无法准确反映电机的状态，因此需要额外的零速检测电路或软件算法来确定电机的初始位置。 在实际应用中，欧姆龙CPM1A PLC的...

错误使用 network/sim (第 270 行) Input data sizes do not match net.inputs{1}.size.

这个错误通常是由于输入数据的大小与神经网络的输入大小不匹配导致的。你需要检查你的输入数据的大小是否与神经网络的输入大小相同。如果不相同，你需要调整输入数据的大小或者调整神经网络的输入大小，以使它们匹配...

input data sizes do not match net.inputs{1}.size.

这个错误信息是深度学习中常见的错误之一，它的意思是输入数据的大小和模型输入的大小不匹配。 这个错误通常发生在使用深度学习模型进行预测时，输入数据的大小与模型输入层的大小不一致。这可能是因为输入数据的...

这段代码错误使用 network/train， Input data size does not match net.inputs{1}.size.

非常抱歉，看来我之前的修正还是有问题。以下是更改后的代码，请再次尝试： % 设置训练数据 trainData = [1 2 3 4 5 6 7; 2 4 6 8 10 12 14; 3 6 9 12 15 18 21; 4 8 12 16 20 24 28; 5 10 15 20 25 30 35; 6 ...

这段代码有错误，代码中Input data size does not match net.inputs{1}.size.

非常抱歉，可能是因为我在代码中使用了假数据导致了这个问题。以下是修正后的代码： % 设置训练数据 trainData = [1 2 3 4 5 6 7; 2 4 6 8 10 12 14; 3 6 9 12 15 18 21; 4 8 12 16 20 24 28; 5 10 15 20 25 30...

D:\anaconda\envs\mytest\python.exe D:/PyCharm/learning/1/11.py Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\11.py", line 159, in <module> n.train(train_input) File "D:\PyCharm\learning\1\11.py", line 136, in train inputs = j[0:self.num_in - 1] TypeError: 'int' object is not subscriptable 进程已结束,退出代码1

根据你提供的代码，错误发生在第136行，这行代码尝试对一个名为j的整数对象进行下标操作。可能是在这之前的代码逻辑有问题，导致j被赋值为了一个整数。你可以检查一下第136行之前的代码，看看是否有地方将j...

matlab中newlin和network/sim详细解释

1. newlin函数：该函数用于创建一个新的线性层，可用于神经网络的构建。其语法如下： net = newlin(inputSize, outputSize, biasConnect) 其中，inputSize是输入层的大小，outputSize是输出层的大小，...

<body> <form action="#" class="login-form"> 欢迎登录 <input type="text" name="username" class="user1" placeholder="用户名"> <input type="password" name="password" class="pass1" placeholder="密码"> <button type="submit" class="sub1">登录</button> </form> <script> //1.获取元素 let user1 = document.querySelector('.user1') let pass1 = document.querySelector('.pass1') let sub1 = document.querySelector('.sub1') var inputs = document.getElementsByTagName('input') console.log(inputs); //注册事件 sub1.onclick = function() { //获取用户输入的账户名和密码 // let username = user1.value // let password = pass1.value console.log(inputs[0].value); console.log(inputs[1].value); //条件判断 if (inputs[0].value == '1' && inputs[1].value == 1) { alert('登录成功') //存储用户输入的效据 // Window.localStorage.setItem('username', username) // Window.localStorage.setitem('password', password) //登录成功跳转页面 选择跳转页面 window.location.replace('http://www.cnsoftbei.com/plus/view.php?aid=826') } else{ alert('用户名或密码错误') } } // 页面一加载就赋值给表单 // user1.value = localstorage.getItem('username') // pass1.value = IocalStorage.getitem('password') </script> </body>

这是一个简单的登录页面的 HTML 代码，使用了表单和 input 元素。在 JavaScript 中，通过获取元素并注册事件，实现了...如果不符合要求，则弹出提示框。未注释的代码中还包含了一些注释，可以帮助我们理解代码的功能。

inputs,output = data.iloc[:,0:2],data.iloc[:,2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) 代码修正

这段代码的作用是将输入数据中的缺失值用该列的均值进行填充，修正后的代码如下： python inputs, output = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) 这里使用了 ...

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) data = data.reshape(1, -1, 1) print(data.shape) # 定义模型 input = keras.Input(shape=(9, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear')(input) model = keras.Model(inputs=input, outputs=output, name="fs_feature") model.summary() # 获取模型中所有层的权重列表 weights_list = model.get_weights() print("权重列表：", weights_list) # 修改第一层的权重 weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = np.transpose(np.array([weights])) # 设置所有层的权重 model.set_weights(weights_list) result = model.predict(data) print("原始数据：", data) print("滑动平均结果：", result.squeeze())出现错误

根据你提供的代码，我发现有一个错误：在修改第一层权重的代码中，应该使用np.array([weights])而不是np.transpose(np.array([weights]))。修改后的代码如下： import numpy as np from tensorflow import ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)报错为

您好，这段代码存在一些缩进错误，需要将import语句和定义residual_network函数的代码块缩进一下，如下所示： python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras....

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs)改写

然后对inputs进行了填充处理，将缺失值(NaN)替换为该列的平均值(inputs.mean())。 等价的代码可以这样改写： python # 分离输入和输出数据 input_columns = data.columns[:2] output_column = data.columns...

def MEAN_Spot(opt): inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) ba1 = BasicBlock(3, 16)(conv1) ba2 = BasicBlock(16, 32, stride=2)(ba1) att = BasicBlock1(32, 64, stride=2)(ba2) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(att) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 代码报错ValueError: Layer weight shape (3, 3, 16, 16) not compatible with provided weight shape (16,) 如何修改

可能是由于您的模型中有一些层的参数形状与先前训练的模型不匹配，或者是由于您的代码中存在错误。 根据代码，似乎是BasicBlock中的某一层权重形状不匹配。您可以检查BasicBlock类中的权重形状，并确保它们与您的...

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Invalid Feed Input Name:inputs

这个错误通常是因为输入的名称与模型期望的输入名称不匹配导致的。你可以检查一下你输入的名称是否与模型期望的一致。另外，还可以尝试将输入数据封装到一个dict中，然后将该dict作为参数传递给模型。以下是一个示例...

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

以下是对代码的注释： python import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): # 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层...

class定义basic block模块之后如何放到def MEAN_Spot(opt): # channel 1 inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) # merge 1 inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs)后面

在 def MEAN_Spot(opt) 函数中，先定义了3个输入张量 inputs1、inputs2、inputs3，然后通过 layers.Concatenate() 将这3个张量沿着通道维度拼接为一个张量 inputs。接着通过一个卷积层得到一个输出张量 ...
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