matlab如何实时查看模型训练时间
时间: 2023-10-11 16:09:58 浏览: 38
在 MATLAB 中,您可以使用 `trainingOptions` 函数中的 `OutputFcn` 参数来实现实时查看模型训练时间。该参数允许您指定一个回调函数,该函数在每个训练时期结束时调用。
以下是一个示例代码,演示如何使用 `OutputFcn` 参数来实时查看模型训练时间:
```matlab
% 加载数据集
load fisheriris
% 将数据集拆分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
Xtrain = meas(cv.training,:);
Ytrain = species(cv.training,:);
Xtest = meas(cv.test,:);
Ytest = species(cv.test,:);
% 定义神经网络模型
layers = [ ...
imageInputLayer([4 1])
fullyConnectedLayer(10)
reluLayer
fullyConnectedLayer(3)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 定义训练选项,包括 OutputFcn
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',100, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'OutputFcn',@plotTrainingAccuracy);
% 训练神经网络模型
net = trainNetwork(Xtrain',categorical(Ytrain),layers,options);
% 测试神经网络模型
YPred = classify(net,Xtest');
accuracy = sum(YPred == categorical(Ytest))/numel(Ytest);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n',accuracy*100);
% 定义回调函数 plotTrainingAccuracy
function plotTrainingAccuracy(info)
persistent plotObj
if info.State == "start"
plotObj = animatedline;
xlabel('Epoch')
ylabel('Training Accuracy')
grid on
elseif info.State == "iteration"
addpoints(plotObj,info.Iteration,info.TrainingAccuracy)
drawnow limitrate nocallbacks
end
end
```
在这个示例中,我们定义了一个简单的神经网络模型来对鸢尾花数据集进行分类。然后,我们使用 `trainingOptions` 函数来定义训练选项,并指定了一个回调函数 `plotTrainingAccuracy` 来在训练过程中实时绘制训练准确率。在回调函数中,我们使用 `animatedline` 函数来实时绘制曲线,并使用 `addpoints` 函数在每个训练时期结束时将训练准确率添加到曲线上。
当您运行上述代码时,您将看到一个实时绘制的训练准确率曲线,该曲线将随着训练的进行而更新。