CNN_LSTM模型的matlab代码
时间: 2024-08-17 09:02:09 浏览: 28
CNN_LSTM(卷积神经网络-长短期记忆网络)结合了卷积层(Convolutional Neural Network, CNN)对图像特征的提取和LSTM(Long Short-Term Memory, 长短期记忆)对于序列数据的时间依赖建模能力,常用于图像和视频分析、自然语言处理等领域。
在MATLAB中,你可以使用深度学习工具箱(Deep Learning Toolbox)来构建这样的模型。下面是一个简化的示例代码,展示如何搭建基本的CNN-LSTM结构:
```Matlab
% 导入所需的库
clear all; close all;
gpuDevice = 'GPU0'; % 使用GPU,如果不存在则改为'CPU'
executionEnvironment('auto');
% 加载数据集
imds = imageDatastore('your_dataset_path', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 准备数据
inputSize = [height width channels]; % 图像尺寸,例如224x224x3
numClasses = numel(categories(imds.Labels)); % 类别数
% 划分训练集和验证集
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
augmentedImdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize, imdsTrain, 'ColorPreprocessing', 'im2double', 'RandAugment', 'on');
% 创建CNN层
layers = [
imageInputLayer(inputSize)
convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
reluLayer
maxPooling2dLayer(poolSize, 'Stride', 2) % 可能的池化层配置
];
% 创建LSTM层
lstmLayers = [
sequenceInputLayer(inputSize(1:end-1)) % 序列输入层,注意去掉通道维
lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last') % LSTM层配置
];
% 连接所有层
layers = [layers lstmLayers fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];
% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', epochs, ...
'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
'Plots', 'training-progress', ...
'ValidationData', imdsValidation, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'ExecutionEnvironment', executionEnvironment(gpuDevice));
net = trainNetwork(augmentedImdsTrain, layers, options);
```
请注意,你需要根据实际项目调整`filterSize`, `numFilters`, `poolSize`, `numHiddenUnits`, `epochs`, 和 `miniBatchSize`等参数,并提供适当的路径替换`'your_dataset_path'`。此外,这只是一个基础框架,你可能需要添加预处理步骤、数据增强、超参数优化等功能。