我需要一个代码:用MATLAB训练一个transformer模型来做六类图像分类
时间: 2024-01-22 14:18:39 浏览: 131
Swin Transformer 实现图像分类
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好的,以下是一个简单的示例代码,可以使用MATLAB训练transformer模型来做六类图像分类。这个示例代码使用了深度学习工具箱中的预训练的transformer模型,你需要根据自己的数据集和任务对代码进行一些修改和调整。
```matlab
% 加载数据集
imds = imageDatastore('data_dir', ...
'IncludeSubfolders',true, ...
'LabelSource','foldernames');
% 进行数据增强
aug = imageDataAugmenter( ...
'RandXReflection', true, ...
'RandRotation', [-10 10], ...
'RandScale', [0.8 1.2]);
% 定义图像输入大小
input_size = [224 224 3];
% 定义预处理函数
preprocess = @(x)preprocessInput(x, input_size);
% 应用增强和预处理到数据集中
augimds = augmentedImageDatastore(input_size,imds, ...
'DataAugmentation',aug, ...
'OutputSizeMode','resize', ...
'ColorPreprocessing', 'gray2rgb', ...
'PreprocessingFcn', preprocess);
% 加载预训练的transformer模型
net = transformerNet('vgg19');
% 对模型进行微调
lgraph = layerGraph(net);
numClasses = numel(categories(imds.Labels));
newLgraph = replaceLayer(lgraph,'ClassificationLayer_fc1000',classificationLayer('Name','new_classoutput','NumClasses',numClasses));
net = dlnetwork(newLgraph);
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',10, ...
'MiniBatchSize',32, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ValidationData',augimds, ...
'ValidationFrequency',50, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(augimds,net,options);
```
在这个示例代码中,我们首先加载了六类图像数据集,并对数据集进行了增强和预处理。然后,我们加载了一个预训练的transformer模型,并对模型进行微调,以适应我们的分类任务。最后,我们定义了训练选项并开始训练模型。
请注意,这只是一个简单的示例代码,你需要根据自己的任务和数据集进行适当的修改和调整。
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