警告: 'Lr' is not a legal parameter. > 位置:nntest.param>do_test (第 63 行) 位置: nntest.param (第 6 行) 位置: network.subsasgn>setTrainParam (第 2031 行) 位置: network.subsasgn>network_subsasgn (第 490 行) 位置: network/subsasgn (第 14 行) 解决MATLAB中出现的这些警告问题
时间: 2024-03-19 18:40:17 浏览: 47
这个警告的意思是 `Lr` 不是一个合法的参数,可能是因为你在调用某个函数时错误地输入了这个参数。要解决这个问题,可以按照以下步骤操作:
1. 确认警告的位置和原因:根据警告信息,找到警告出现的位置和原因,查看代码是否有输入错误或者使用了过时的函数等问题。
2. 检查参数名称和值:确认参数名称和值是否正确,可以查看函数的文档或源代码,确保参数名称和值的拼写和大小写都正确。
3. 升级MATLAB版本:有时候警告可能是因为你的MATLAB版本太旧,可以通过升级MATLAB版本来解决。
4. 联系MATLAB技术支持:如果以上步骤都无法解决问题,可以联系MATLAB技术支持,获得更详细的帮助和支持。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_linear_canonical.py", line 174, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,knet_out,RunTime] = KalmanNet_Pipeline.NNTest(sys_model, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 300, in NNTest self.model.InitSequence(SysModel.m1x_0.reshape(1,SysModel.m,1).repeat(self.N_T,1,1), SysModel.T_test) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 186, in InitSequence self.y_previous = self.h(self.m1x_posterior) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Simulations\Linear_sysmdl.py", line 67, in h return torch.bmm(batched_H, x) RuntimeError: batch1 dim 2 must match batch2 dim 1
这是一个运行时错误,错误信息提示在执行 torch.bmm(batched_H, x) 时发生了问题。具体错误是 "RuntimeError: batch1 dim 2 must match batch2 dim 1",这意味着输入张量的维度不匹配。
根据错误信息,可以看到问题出现在文件 "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Simulations\Linear_sysmdl.py" 的第 67 行。在这个文件中,函数 h 被调用,并且其中使用了 torch.bmm 函数执行批量矩阵乘法。
根据错误信息,推测 batched_H 是一个形状为 [batch_size, m, n] 的张量,而 x 是一个形状为 [batch_size, n, p] 的张量。在执行 torch.bmm(batched_H, x) 时,要求 batched_H 的最后一个维度(维度2)的大小必须与 x 的倒数第二个维度(维度1)的大小相匹配,以便进行矩阵乘法运算。
检查一下你的代码,确认 batched_H 和 x 的维度是否满足这个要求。如果维度不匹配,你需要调整相应的代码,使它们的维度能够匹配。
希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT.py", line 204, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,Knet_out,RunTime] = KNet_Pipeline.NNTest(sys_model_partial, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 303, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 141, in forward input = module(input) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)
这个错误通常是由于张量形状不匹配导致的。根据错误信息,`mat1`和`mat2`的形状无法进行矩阵相乘,因为`mat1`的形状是(200x6),而`mat2`的形状是(2x10)。
要解决这个问题,你需要调整输入张量的形状,使其能够进行矩阵乘法操作。这可能需要检查你的模型结构和输入数据的维度是否正确。
另外,你还可以使用`torch.matmul()`函数来执行矩阵乘法,它能够自动处理形状不匹配的情况。例如:
```python
output = torch.matmul(mat1, mat2)
```
请检查你的代码中涉及到矩阵乘法的部分,确保输入的形状是匹配的。如果还有其他问题,请提供更多的代码和上下文信息,以便我能够更好地帮助你。