如何保存AlexNet网络训练好的模型及结果信息matlab
时间: 2023-09-13 22:02:51 浏览: 40
在Matlab中,可以使用save命令来保存AlexNet网络训练好的模型及结果信息。以下是一个示例代码:
```
% 加载AlexNet网络
net = alexnet;
% 加载训练数据
imds = imageDatastore('path/to/training/images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 10, 'MiniBatchSize', 32, 'ValidationData', imdsValidation, 'ValidationFrequency', 3, 'Verbose', false, 'Plots', 'training-progress');
% 训练网络
netTrain = trainNetwork(imdsTrain, net, options);
% 保存模型及结果信息
save('alexnet_train_result.mat', 'netTrain', 'options');
```
在上述示例代码中,我们首先加载了AlexNet网络,然后加载了训练数据,并设置了训练选项。接着,我们使用trainNetwork函数训练了网络,并将训练好的模型及结果信息保存到了alexnet_train_result.mat文件中。在保存时,我们可以指定需要保存的变量名,这里我们保存了netTrain和options两个变量。在需要使用训练好的模型及结果信息时,可以使用Matlab中的load命令进行加载。