matlab中错误使用 trainNetwork (第 183 行) 训练序列具有特征维度 20，但输入层需要特征维度为 1 的序列。

MATLAB中的错误使用 trainNetwork (第 183 行) 训练序列具有特征维度 20，但输入层需要特征维度为 1 的序列，也是由于输入数据的维度不匹配所致。与前面提到的Python类似，您的输入数据应该是一个三维的数组，其中第一维表示序列长度，第二维表示特征数量，第三维表示样本数量。在这种情况下，每个样本都应该是一个一维的序列，每个序列中的每个元素都应该是一个具有单个特征的标量值，但是您的输入数据中，每个样本都具有20个特征，这与输入层期望的单个特征不匹配。

您需要对输入数据进行重构，以确保每个样本都是一个一维的序列，并且每个序列中的每个元素都是具有单个特征的标量值。一种方法是使用reshape函数来调整输入数据的形状。例如，如果您的输入数据是一个形状为(sequence_length, 20, num_samples)的数组，您可以使用以下代码将其重构为形状为(sequence_length, 1, num_samples)的数组：

reshaped_input = reshape(input_data, [sequence_length, 1, num_samples]);

这将把每个样本重构为一个形状为(sequence_length, 1)的数组，其中第一个维度是序列长度，第二个维度是特征数量。您可以将这个重构后的输入数据传递给trainNetwork函数进行训练。

相关问题

错误使用 trainNetwork 训练序列具有特征维度 52428，但输入层需要特征维度为 1 的序列。

这个错误的原因是您的训练数据的格式不正确。在 LSTM 模型中，输入数据的格式应该是一个序列，每个时间步骤上都有一个特征。在您的代码中，训练数据的特征维度为 1，但是数据的长度为 52428，这意味着您正在尝试训练一个具有 52428 个时间步骤的序列，其中每个时间步骤只有一个特征，这与 LSTM 模型的输入格式不符。

要解决这个问题，您需要将训练数据的格式变为一个序列。您可以使用 `num2cell` 函数将数据转换为一个细胞数组，其中每个单元格包含一个时间步骤上的特征。然后，您可以使用 `sequenceInputLayer` 函数来创建一个序列输入层，这个层将接受这个细胞数组作为输入数据。在这个例子中，您可以使用以下代码来解决这个问题：

train_data = num2cell(train_data(:, 1));
train_targets = train_data(:, 2);

inputSize = 1;
numHiddenUnits = 100;
numClasses = 1;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 512, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(train_data, train_targets, layers, options);

在这个例子中，我们使用 `num2cell` 函数将训练数据转换为一个细胞数组，然后使用 `sequenceInputLayer` 函数来创建一个序列输入层。我们还使用 `lstmLayer` 函数来创建一个 LSTM 层，使用 `fullyConnectedLayer` 函数来创建一个全连接层，使用 `regressionLayer` 函数来指定输出层的类型为回归层。最后，我们使用 `trainNetwork` 函数来训练模型。

希望这个解决方案能够帮助您解决问题。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请告诉我。

上述代码报错：错误使用 trainNetwork 训练序列具有特征维度 32329 30，但输入层需要特征维度为 10 的序列。

这个错误是因为序列长度为30的数据中，每个序列由10个特征组成。而在你读入数据并将其转换为适合LSTM模型的格式的时候，代码中指定了numFeatures为10，但是读入的csv文件中每行数据却有11列，这导致了数据格式不符合LSTM模型的要求。

因此，你需要检查一下你的csv文件，确保每行数据只有10个特征参数，然后再运行代码。

如果你的csv文件确实有11列，那么你需要修改读入数据的代码，只读入前10列作为特征参数，最后一列作为类别。你可以这样修改代码：

% 读入数据
data = csvread('data.csv');
% 将数据转换为LSTM模型的格式
seqLength = 30; % 序列长度
numFeatures = 10; % 特征数
numClasses = 3; % 类别数
dataX = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, seqLength, numFeatures);
dataY = zeros(size(data, 1) - seqLength + 1, 1);
for i = 1:size(dataX, 1)
    dataX(i, :, :) = data(i:i+seqLength-1, 1:numFeatures);
    class = data(i+seqLength-1, numFeatures+1);
    dataY(i) = class;
end
% 将类别向量转换为分类响应的向量
dataY = categorical(dataY);
% 划分训练集和测试集
trainSplit = 0.8;
trainX = dataX(1:round(trainSplit*size(dataX,1)), :, :);
trainY = dataY(1:round(trainSplit*size(dataY,1)), :);
testX = dataX(round(trainSplit*size(dataX,1))+1:end, :, :);
testY = data(round(trainSplit*size(dataY,1))+1:end, numFeatures+1:end);
% 设置LSTM模型的参数
numHiddenUnits = 100;
numEpochs = 10;
miniBatchSize = 64;
% 创建LSTM模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', numEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'Plots', 'training-progress');
% 训练LSTM模型
lstmModel = trainNetwork(trainX, trainY, layers, options);
% 使用测试集评估模型
YPred = classify(lstmModel, testX);
accuracy = sum(YPred == categorical(testY)) / numel(testY);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

希望这次能够解决你的问题！