无效网络。 出错 lstmtest (line 44) net = trainNetwork(inputData, outputData, layers, options); 原因: 层 2: 无效网络。层不支持序列输入。请尝试在该层之前使用一个序列折叠层。
时间: 2024-03-04 19:53:07 浏览: 15
这个错误通常是因为您的网络架构中存在一个不支持序列输入的层,而您的输入数据是序列数据。解决这个问题的方法是在该层之前添加一个序列折叠层,将序列数据折叠成一个固定大小的向量,然后将这个向量输入到不支持序列输入的层中。您可以尝试在该层之前添加一个LSTM或GRU等序列折叠层,将序列数据折叠成一个固定大小的向量,然后将这个向量输入到该层中。如果您不确定如何修改网络架构,请提供更多关于您的网络和数据的详细信息,我可以帮您进一步分析。
相关问题
出错 xunliand (line 18) net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers); 原因: 错误使用 trainNetwork>iParseInputArguments (line 296) 输入参数的数目不足。
这个错误通常是由于输入的训练数据XTrain或YTrain的维度不正确所引起的。请确保XTrain和YTrain的维度是正确的,在这里,XTrain应该是一个大小为[numFeatures,numObservations]的矩阵,YTrain应该是一个大小为[numResponses,numObservations]的矩阵。
在您的代码中,您可以尝试将XTrain和YTrain的大小调整为正确的维度。例如,如果您的a和b变量都是一个大小为1xN的向量,您可以将XTrain设置为一个大小为1xN的矩阵,将YTrain设置为一个大小为1xN的矩阵。示例代码如下:
```
% 准备数据集
a = [1 2 3 4 5];
b = [2 4 6 8 10];
% 创建LSTM网络模型
numFeatures = 1;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 10;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
% 调整数据集维度
XTrain = a';
YTrain = b';
% 训练LSTM模型
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers);
% 使用LSTM模型进行预测
XTest = [6 7 8]';
YTest = net.predict(XTest);
% 打印预测结果
disp(YTest);
```
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体情况进行修改和调整。同时,LSTM算法是一种较为复杂的算法,需要一定的理论基础和实践经验才能充分发挥其优势。因此,在实际应用中,建议您充分了解LSTM算法的原理和使用方法,并结合您的具体应用场景进行调整和优化。
错误使用 trainNetwork (line 170) 无效网络。 出错 lstmtest (line 48) net = trainNetwork(inputData, outputData, layers, options); 原因: 网络: 不兼容的层类型。网络包含循环层不支持的层类型。 检测到循环层: 层 'lstm' (LSTM) 检测到不兼容的层: 层 1 (图像输入) 网络: 输出层太多。网络必须有一个输出层。 检测到输出层: 层 18 层 22 层 'fold': 未连接的输出。每个层输出必须连接到另一层的输入。 检测到未连接的输出: 输出 'miniBatchSize' 层 'unfold': 未连接的输入。每个层输入必须连接到另一个层的输出。 检测到未连接的输入: 输入 'miniBatchSize'
根据错误信息,可以看出这个网络存在一些问题。首先,网络包含循环层和图像输入层,这是不兼容的。其次,网络的输出层太多,必须只有一个输出层。
下面是一个修改后的示例代码,它解决了之前的问题:
```matlab
% 加载数据
load('result442.mat');
load('result452.mat');
% 将输入数据转换为ConvLSTM网络所需的格式
inputData = reshape(result442, [1, 1, size(result442)]);
outputData = reshape(result452, [1, 1, size(result452)]);
% 定义ConvLSTM网络结构
layers = [
sequenceInputLayer(size(inputData))
convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', [0 2])
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', [0 2], 'DilationFactor', [2 1])
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', [0 2], 'DilationFactor', [4 1])
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', [0 2], 'DilationFactor', [8 1])
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer([1 5], 32, 'Padding', [0 2])
batchNormalizationLayer
reluLayer
convolution2dLayer([1 1], 1)
regressionLayer
];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
'LearnRateDropPeriod', 20, ...
'GradientThreshold', 1, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Verbose', 1, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练ConvLSTM网络
net = trainNetwork(inputData, outputData, layers, options);
```
这个示例代码中,我们首先将输入和输出数据reshape成ConvLSTM网络所需的格式,然后将图像输入层改为序列输入层。最后,我们使用定义好的训练选项对网络进行训练。
请注意,这个示例代码可能仍然不是最优的,你可以根据自己的需求对网络结构和训练选项进行调整。
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