malizationLayer reluLayer transposedConv2dLayer(2,256,'Stride',2) convolution2dLayer(3,256,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer convolution2dLayer(3,256,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer transposedConv2dLayer(2,128,'Stride',2) convolution2dLayer(3,128,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer convolution2dLayer(3,128,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer transposedConv2dLayer(2,64,'Stride',2) convolution2dLayer(3,64,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer convolution2dLayer(3,64,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer convolution2dLayer(1,numClasses) softmaxLayer pixelClassificationLayer ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 16, ... 'InitialLearnRate', 1e-3, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', {data.valvol, data.valseg}, ... 'ValidationFrequency', 10, ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练UNET网络 unet = trainNetwork(data.trainvol, data.trainseg, layers, options);在哪怎么定义valvol

时间: 2023-08-06 21:11:05 浏览: 294
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Tensorflow tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积的

在训练UNET网络时，可以通过定义一个cell数组来包含训练数据和验证数据。在这个cell数组中，第一个元素是训练数据，第二个元素是验证数据。因此，在这里可以定义valvol，如下所示： ``` % 定义训练数据和验证数据 trainData = {data.trainvol, data.trainseg}; valData = {data.valvol, data.valseg}; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 16, ... 'InitialLearnRate', 1e-3, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', valData, ... % 将验证数据作为选项输入 'ValidationFrequency', 10, ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练UNET网络 unet = trainNetwork(trainData, layers, options); ``` 在这里，我们将验证数据作为选项输入，并在训练过程中每10个epoch进行一次验证，以便监控模型的性能。
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ConvolutionNd层（Convolution 层）1

8. **padding_mode**: 填充模式，例如，'same' 或 'valid'。 9. **dilation_nd (dilation)**: 卷积核元素之间的空隙，用于创建稀疏连接。 以下是一个使用ConvolutionNd层的初始示例代码： python import ...

% CNN-LSTM网络 layers = [ sequenceInputLayer(inputSize,MinLength=minLength) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2,Stride=2) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) convolution2dLayer(filterSize,2numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) convolution2dLayer(filterSize,2numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) flattenLayer lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last") fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];把它改成再改成这种形式的def C_LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model的代码

model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, ...

% 加载数据 load('data.mat'); X_train = train_data; % 训练数据 Y_train = train_labels; % 训练标签 X_test = test_data; % 测试数据 Y_test = test_labels; % 测试标签 % 构建神经网络 layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer ]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 10, ... 'MiniBatchSize', 128, ... 'ValidationData', {X_test, Y_test}, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练网络 net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options); % 测试网络 YPred = classify(net, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(YPred == Y_test) / numel(Y_test); fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100); 这段代码不能运行，如何解决？

在这段代码中，您需要确保已经定义 train_data、train_labels、test_data 和 test_labels。如果您没有定义这些变量，那么您需要将您的数据加载进来，例如： matlab load('mnist.mat'); X_train = mnist.train_...

inputSize = [3 12 2000]; % 输入数据的大小 layers = [ imageInputLayer(inputSize) batchNormalizationLayer reluLayer dropoutLayer(0) convolution2dLayer([2 8], 100, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([2 4], 'Stride', [2 4]) dropoutLayer(0) convolution2dLayer([1 2], 50, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([1 1], 'Stride', [1 1]) dropoutLayer(0) fullyConnectedLayer(2) softmaxLayer classificationLayer]; analyzeNetwork(layers); % 定义网络选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 1, ... 'ValidationData', [], ... 'Plots', 'training-progress', ... 'Verbose', false); % 创建网络 net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 2)), layers, options);帮我修改代码，解决下列报错。错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。对于分类任务，响应必须为分类响应的向量。对于回归任务，响应 必须为向量、矩阵或数值响应的四维数组，其中不能包含 NaN。 出错 eegnet2 (第 31 行) net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 2)), layers, options);

trainResponses = categorical(responses, 1:2); 然后将修改后的训练数据和响应传入 trainNetwork 函数中： net = trainNetwork(zeros(inputSize), trainResponses, layers, options);

1、读取数据 digitDatasetPath=fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos','nndatasets','DigitDataset'); imds=imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); numTrainingFiles=0.75; [imdsTrain,imdsTest]=splitEachLabel(imds,numTrainingFiles,'randomized'); 2、神经网络架构 layers=[... imageInputLayer([28 28 1]); convolution2dLayer(5,6,'Stride',1,'Padding','same'); reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Padding','same') convolution2dLayer(5,16,'Stride',1,'Padding','same'); reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Padding','same') fullyConnectedLayer(120) reluLayer fullyConnectedLayer(84) reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer ]; 3、超参数设置 options=trainingOptions('adam',... 'ExecutionEnvironment','auto','MaxEpochs',30,... 'InitialLearnRate',1e-3,'Verbose',false,'Plots','training-progress'); 4、神经网络训练 net=trainNetwork(imdsTrain,layers,options); 5、预测和输出 Ypred=classify(net, imdsTest); YTest=imdsTest.Labels; accuracy=sum(Ypred==YTest)/numel(YTest) fprintf('精确值为：%5.2f%%\n',accuracy*100); clear I=imread('风扇.png'); net = squeezenet; %net = resnet50('Weights','none') inputSize=net.Layers(1).InputSize; I_resize=imresize(I,inputSize(1:2)); label=classify(net,I_resize,'ExecutionEnvironment','cpu'); 6、输出图片 figure subplot(1,4,1),plot(layerGraph(net.Layers)); subplot(1,4,2),imshow(I); subplot(1,4,3),imshow(I_resize); subplot(1,4,4),imshow(I_resize);title(string(label))

2. 神经网络架构：构建了一个包含多个卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络，其中包含28x28x1的输入层，5x5卷积核的卷积层，2x2最大池化层，全连接层等。 3. 超参数设置：设置了Adam优化器、最大迭代次数、初始...

dropoutProb = 0.5; numFilters = 64; scale = 0.2; inputSize = [64 64 3]; filterSize = 5; layersDiscriminator = [ imageInputLayer(inputSize,'Normalization','none','Name','in') dropoutLayer(0.5,'Name','dropout') convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv1') leakyReluLayer(scale,'Name','lrelu1') convolution2dLayer(filterSize,2*numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv2') batchNormalizationLayer('Name','bn2') leakyReluLayer(scale,'Name','lrelu2') convolution2dLayer(filterSize,4*numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv3') batchNormalizationLayer('Name','bn3') leakyReluLayer(scale,'Name','lrelu3') convolution2dLayer(filterSize,8*numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv4') batchNormalizationLayer('Name','bn4') leakyReluLayer(scale,'Name','lrelu4') convolution2dLayer(4,1,'Name','conv5')]; lgraphDiscriminator = layerGraph(layersDiscriminator);对每行代码进行注释

convolution2dLayer(filterSize,4*numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv3') % 创建卷积层，指定滤波器大小、数量、步长和填充方式 batchNormalizationLayer('Name','bn3') % 创建批归一化层 ...

% 定义 EEGNet 网络 layers = [ imageInputLayer(inputSize) convolution2dLayer([1 5], 8, 'Padding', 'same') % 第一层卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 depthwiseConv2dLayer([3 1], 1, 'Padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal') % 第一层 DW 卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 averagePooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2]) % 第一层平均池化层 dropoutLayer(0.25) % Dropout 层 convolution2dLayer([1 5], 16, 'Padding', 'same') % 第二层卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 depthwiseConv2dLayer([3 1], 1, 'Padding', 'same', 'WeightsInitializer', 'narrow-normal') % 第二层 DW 卷积层 batchNormalizationLayer % BN 层 clippedReluLayer % 激活函数 averagePooling2dLayer([1 2], 'Stride', [1 2]) % 第二层平均池化层 dropoutLayer(0.25) % Dropout 层 fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层 softmaxLayer % Softmax 层 classificationLayer % 分类层 ];

batchNormalizationLayer 是批归一化层，它可以加速训练收敛速度，同时提高网络泛化能力。softmaxLayer 是用于多分类问题的 Softmax 层，它可以将输出映射到 [0,1] 的概率分布上。classificationLayer 是分类层，...

% 分割数据集为训练集和测试集cv = cvpartition(size(features, 1),'Holdout',0.2);Xtrain = features(training(cv),:);Ytrain = categorical(labels(training(cv)));Xtest = features(test(cv),:);Ytest = categorical(labels(test(cv)));% 定义 CNN 架构layers = [ imageInputLayer([1 3 1],'Name','input') convolution2dLayer([1 3],32,'Padding','same','Name','conv1') batchNormalizationLayer('Name','BN1') reluLayer('Name','relu1') maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool1') convolution2dLayer([1 3],64,'Padding','same','Name','conv2') batchNormalizationLayer('Name','BN2') reluLayer('Name','relu2') maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',[1 2],'Name','pool2','Padding','same') % 添加 padding fullyConnectedLayer(128,'Name','fc') batchNormalizationLayer('Name','BN3') reluLayer('Name','relu3') fullyConnectedLayer(4,'Name','fc2') softmaxLayer('Name','softmax') classificationLayer('Name','classoutput')];% 定义训练选项options = trainingOptions('sgdm', ... 'MaxEpochs',20, ... 'ValidationData',{Xtest,Ytest}, ... 'ValidationFrequency',30, ... 'Verbose',false, ... 'Plots','training-progress');% 训练 CNNnet = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);% 对测试集进行预测YPred = classify(net,Xtest);% 计算分类准确率accuracy = sum(YPred == Ytest)/numel(Ytest);disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);中出现原因: 错误使用 gather 输入参数太多。如何用gather解决？给代码

在给出解决方案之前，我们需要先理解 gather 函数的作用。 在深度学习中，通常会使用 GPU 进行加速计算，而 GPU 计算是异步进行的。因此，当我们需要从 GPU 中获取数据时，就需要使用 gather 函数将数据从 GPU ...

这段代码有错误，我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据，线性？ p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小，128是个数 %对于一维数据，卷积核第二个参数为1就行了，这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层，用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法：sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) fullyConnectedLayer(20) ...

convolution2dLayer([4,1], 16,'Stride' ,[1,1],'Padding','same')解释代码含义

具体来说，代码中的convolution2dLayer表示定义一个二维的卷积层，后面的参数[4,1]表示卷积核的大小为4*1，16表示卷积核的数量（即输出通道数），'Stride' ,[1,1]表示步长为1*1，'Padding','same'表示使用padding让...

convolution1dLayer(5,100,'Padding',2,'Stride', 1)

The 'Padding' parameter specifies that zero-padding should be added to the input data so that the output size is the same as the input size. The 'Stride' parameter specifies that the filter should ...

matlab convolution2dlayer参数

Matlab中的convolution2dlayer是深度学习中的卷积层，它可以对输入的二维数据进行卷积操作。该函数的常用参数如下：...convLayer = convolution2dLayer([5,5],10,'Padding','Same','Stride',[2,2],'Name','conv1');

convolution2dLayer调用格式

convolution2dLayer的调用格式如下： matlab convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', value, ...) 其中，参数含义如下： - filterSize：卷积核的大小，可以是一个整数，表示正方形卷积核的...

inputSize = [3 12 2000]; % 输入数据的大小layers = [ ... imageInputLayer(inputSize) batchNormalizationLayer; % transposeLayer; dropoutLayer(0); convolution2dLayer([2 8],2000) batchNormalizationLayer; maxPooling2dLayer([2 4]); dropoutLayer(0); convolution2dLayer([1 2],2000) batchNormalizationLayer; maxPooling2dLayer([1 1]); dropoutLayer(0); fullyConnectedLayer(2) softmaxLayer classificationLayer]; analyzeNetwork(layers);% 定义网络选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 1, ... 'ValidationData', [], ... 'Plots', 'training-progress', ... 'Verbose', false); % 创建网络 net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 1)), layers, options); end帮我修改代码，以便解决下列报错错误使用 trainNetwork Invalid training data. The output size (2) of the last layer does not match the number of classes of the responses (1). 出错 EEGNet (第 63 行) net = trainNetwork(zeros(inputSize), categorical(zeros(2, 1)), layers, options);

convolution2dLayer([2 8], 100, 'Padding', 'same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([2 4], 'Stride', [2 4]) dropoutLayer(0) convolution2dLayer([1 2], 50, 'Padding', 'same') ...

convolution1dLayer(3,50,'Padding',1,'Stride', 1);

The layer applies padding to the input sequence to ensure that the output sequence has the same length as the input sequence. The stride of the filter is set to 1, which means that the filter shifts ...
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