% 训练模型 maxEpochs = 50; % 最大训练轮数 miniBatchSize = 64; % 每个迭代的数据量 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',maxEpochs, ... 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... 'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ... 'ExecutionEnvironment','auto', ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(X_cell,Y_cell,layers,options);错误使用 trainNetwork 无效的训练数据。预测变量和响应必须有相同的观测值数目
时间: 2023-12-10 13:05:22 浏览: 38
看起来你使用的训练数据X_cell和Y_cell中的元素个数不相等,导致了这个错误。请确保X_cell和Y_cell中的元素个数相同。
如果你的训练数据是一个矩阵X和一个向量Y,那么你可以把它们转换成元胞数组,然后使用num2cell函数将它们转换成元胞数组:
```matlab
X_cell = num2cell(X, [1 2]); % 将X转换为元胞数组
Y_cell = num2cell(Y); % 将Y转换为元胞数组
```
如果你已经使用了num2cell函数,那么请检查一下X_cell和Y_cell中的元素个数是否相同。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题
逐行解释这段代码:numHiddenUnits = 62;%第一层维度 % a fully connected layer of size 50 & a dropout layer with dropout probability 0.5 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层 lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层 fullyConnectedLayer(95)%链接层 dropoutLayer(0.3)%遗忘层 fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层 regressionLayer];%回归层 % Specify the training options. % Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam' maxEpochs =60;%最大迭代次数 miniBatchSize = 2;%最小批量(数据量较大故用minibatch) % the learning rate == 0.01 % set the gradient threshold to 1 % set 'Shuffle' to 'never' options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0); %不输出训练过程
逐行解释如下:
1. `numHiddenUnits = 62;%第一层维度`:定义LSTM层的输出维度为62。
2. `layers = [ ...`:定义神经网络的层,包括输入层、LSTM层、全连接层、dropout层和回归层。使用方括号和省略号表示该变量分布在多行,方便代码阅读。
3. `sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层`:定义输入层,输入数据为时间序列数据,输入特征的数量为numFeatures。
4. `lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层`:定义LSTM层,输出维度为numHiddenUnits,并且输出的模式为序列。
5. `fullyConnectedLayer(95)%链接层`:定义全连接层,输出维度为95。
6. `dropoutLayer(0.3)%遗忘层`:定义dropout层,以概率0.3随机丢弃神经元。
7. `fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层`:定义全连接层,输出维度为numResponses。
8. `regressionLayer];%回归层`:定义回归层,用于回归任务。
9. `% Specify the training options.`:指定训练选项。
10. `% Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam'`:使用adam优化器,进行60次迭代训练,每次迭代使用大小为miniBatchSize的mini-batch数据。
11. `maxEpochs =60;%最大迭代次数`:最大迭代次数为60。
12. `miniBatchSize = 2;%最小批量(数据量较大故用minibatch)`:每个mini-batch的大小为2,用于减少内存占用和加速训练。
13. `% the learning rate == 0.01`:学习率初始值为0.01。
14. `% set the gradient threshold to 1`:设置梯度阈值为1,用于避免梯度爆炸。
15. `% set 'Shuffle' to 'never'`:设置数据不进行打乱顺序。
16. `options = trainingOptions('adam', ...`:使用adam优化器,同时设置最大迭代次数、最小批次、初始学习率、梯度阈值、是否打乱数据顺序、是否输出训练进度等训练选项。
17. `'Plots','training-progress',...`:设置训练过程中输出训练进度的图表。
18. `'Verbose',0);`:设置训练过程中不输出详细信息。
为什么没有划分训练集和测试集
非常抱歉,我之前的回答有误。在实际使用中,我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以便在训练时评估模型的性能。以下是一个划分数据集并使用 LSTM 模型进行训练和测试的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load('lstm_data.mat');
X = data(:, 1:end-1)';
Y = categorical(data(:, end));
% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.15,0.15);
XTrain = X(:, trainInd);
YTrain = Y(trainInd);
XValidation = X(:, valInd);
YValidation = Y(valInd);
XTest = X(:, testInd);
YTest = Y(testInd);
% 构建 LSTM 模型
numFeatures = size(XTrain, 1); % 特征数
numHiddenUnits = 100; % 隐藏层单元数
numClasses = numel(categories(Y)); % 分类数
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 训练模型
maxEpochs = 50; % 最大训练轮数
miniBatchSize = 64; % 每个迭代的数据量
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
'ExecutionEnvironment','auto', ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
% 测试模型
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp("测试集分类准确率为 " + accuracy*100 + "%")
```
这段代码将数据集划分为训练集、验证集和测试集,使用 `dividerand` 函数实现。其中,第一个参数是数据集大小,第二个参数是训练集占比,第三个参数是验证集占比,第四个参数是测试集占比。在训练模型时,使用 `ValidationData` 选项将验证集传递给 `trainNetwork` 函数。在测试模型时,使用测试集对训练好的 LSTM 模型进行评估。
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