matlab将一个x=2,y=3的struct类型，转换为double类型[2,3]

可以使用以下代码将struct类型转换为double类型：

x = 2;
y = 3;
s.x = x;
s.y = y;
d = [s.x, s.y];

其中，我们先定义了x和y的值，然后创建了一个struct类型的变量s，将x和y作为其字段值。最后，我们使用方括号将x和y的值组成一个数组d，即可将struct类型转换为double类型。

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请详述如下matlab代码功能：clear all; close all; clc; addpath('./util'); % 读mnist数据 load mnist_uint8; train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y'); % cnn的参数 cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) % convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) % subsampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) % convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) % subsampling layer }; % 这里把cnn的设置给cnnsetup，它会据此构建一个完整的CNN网络，并返回 cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); % 网络超参数 opts.alpha = 1 ; %学习率步长 opts.batchsize = 20; %每一批数据的数量 opts.numepochs = 1 ; %迭代大循环次数 IterMax = 2; % 整个数据集上的迭代次数 precision = zeros(1,IterMax); disp('======start training======'); for iter = 1:IterMax % 然后开始把训练样本给它，开始训练这个CNN网络 cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); % 然后就用测试样本来测试 [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); disp(['% ',num2str(iter),' %', '---------%准确率',num2str(100 - er*100) '%---------']); precision(iter) = 1-er; end plot(precision);

这段代码实现了一个卷积神经网络（CNN）模型对手写数字图片进行分类。

具体实现过程如下：

1. 导入 MNIST 数据集，该数据集是一个手写数字图片数据集，包含 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片。

2. 对数据进行预处理，将数据转换为三维数组，每张图片大小为 28x28 像素，将像素值标准化到 0 到 1 之间。

3. 定义 CNN 模型的参数，包括输入层、卷积层、池化层，共两个卷积层和两个池化层。

4. 使用 cnnsetup 函数根据参数构建一个完整的 CNN 网络。

5. 定义网络超参数，包括学习率步长、每一批数据的数量和迭代次数。

6. 对整个数据集进行多次迭代训练，每次迭代都将训练数据集分成若干个批次进行训练，使用 cnntrain 函数进行训练，并使用 cnntest 函数对测试集进行测试计算准确率。

7. 最后将每次迭代的准确率保存下来并绘制出准确率变化曲线。

总体来说，这段代码实现了一个基本的 CNN 模型对手写数字图片进行分类的过程，并且可以动态地观察训练的准确率变化情况。