% 导入预训练的model opts.modelPath = fullfile('..','models','imagenet-vgg-verydeep-16.mat'); [opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ; opts.numFetchThreads = 12 ; opts.lite = false ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); opts.train = struct() ; opts.train.gpus = []; opts.train.batchSize = 8 ; opts.train.numSubBatches = 4 ; opts.train.learningRate = 1e-4 * [ones(1,10), 0.1*ones(1,5)]; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; if ~isfield(opts.train, 'gpus'), opts.train.gpus = []; end; % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare model % ------------------------------------------------------------------------- net = load(opts.modelPath); % 修改一下这个model net = prepareDINet(net,opts); % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare data % ------------------------------------------------------------------------- % 准备数据格式 if exist(opts.imdbPath,'file') imdb = load(opts.imdbPath) ; else imdb = cnn_image_setup_data('dataDir', opts.dataDir, 'lite', opts.lite) ; mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end imdb.images.set = imdb.images.sets; % Set the class names in the network net.meta.classes.name = imdb.classes.name ; net.meta.classes.description = imdb.classes.name ; % % 求训练集的均值 imageStatsPath = fullfile(opts.expDir, 'imageStats.mat') ; if exist(imageStatsPath) load(imageStatsPath, 'averageImage') ; else averageImage = getImageStats(opts, net.meta, imdb) ; save(imageStatsPath, 'averageImage') ; end % % 用新的均值改变均值 net.meta.normalization.averageImage = averageImage; % ------------------------------------------------------------------------- % Learn % ------------------------------------------------------------------------- % 索引训练集==1 和测试集==3 opts.train.train = find(imdb.images.set==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.set==3) ; % 训练 [net, info] = cnn_train_dag(net, imdb, getBatchFn(opts, net.meta), ... 'expDir', opts.expDir, ... opts.train) ;

这段代码是一个深度学习的训练过程，主要包括准备模型、准备数据、训练模型三个步骤。其中，模型使用的是预训练的imagenet-vgg-verydeep-16模型，数据使用的是经过预处理后的imdb数据集，训练过程使用的是cnn_train_dag函数。具体流程如下：

1. 导入预训练的模型，将其存储在net变量中；

2. 使用prepareDINet函数对模型进行修改，以适应当前任务；

3. 准备数据，如果之前已经生成了imdb文件，则直接载入，否则使用cnn_image_setup_data函数生成并保存imdb文件；

4. 设置模型的分类名称和描述；

5. 计算训练集的均值，如果已经计算过，则从文件中读取，否则使用getImageStats函数计算并保存；

6. 使用新的均值修改模型的normalization参数；

7. 确定训练集和测试集的索引；

8. 调用cnn_train_dag函数进行训练，并将训练结果存储在net和info两个变量中。

相关问题

% 指定文件级属性 opts.ExtraColumnsRule = "ignore"; opts.EmptyLineRule = "read";

这段代码是 MATLAB 中用于读取数据文件时指定文件级属性的语句。具体来说，`opts.ExtraColumnsRule` 指定了当数据文件中存在额外列时的处理方式，"ignore" 表示忽略这些额外列，不读取它们的数据。`opts.EmptyLineRule` 指定了当数据文件中存在空行时的处理方式，"read" 表示将空行作为一个数据行读取。

opts.dataDir = fullfile('..','data','image') ; opts.expDir = fullfile('exp', 'image') ;

这段代码是用于设置文件路径的。`fullfile()` 函数会将多个输入参数合并成一个完整的文件路径，避免在不同操作系统下使用不同的路径分隔符带来的问题。在这里，`opts.dataDir` 是存储图像数据的文件夹路径，`opts.expDir` 是存储实验结果的文件夹路径。`..` 表示上级目录，因此 `fullfile('..','data','image')` 表示的是 `data` 文件夹在当前文件夹的上级目录中的 `image` 子文件夹。`fullfile('exp', 'image')` 表示的是当前文件夹下的 `exp` 子文件夹中的 `image` 子文件夹。