我需要一段MATLAB代码构建transformer模型对D盘path文件夹下六类图像进行分类
时间: 2024-02-01 10:12:41 浏览: 24
好的,下面是一份MATLAB代码示例,用于构建Transformer模型进行图像分类:
```matlab
% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('D:\path\', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');
% 定义Transformer模型的超参数
numHeads = 8;
numHiddenUnits = 512;
numEmbeddingDimensions = 256;
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
maxSequenceLength = 100;
% 创建Transformer模型
layers = [
sequenceInputLayer(maxSequenceLength, 'Name', 'input')
wordEncodingLayer(numEmbeddingDimensions, 'Name', 'word')
transformerEncoderLayer(numHiddenUnits, numHeads, 'Name', 'encoder')
globalMaxPoolingLayer('Name', 'pool')
fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc')
softmaxLayer('Name', 'softmax')
classificationLayer('Name', 'classoutput')
];
lgraph = layerGraph(layers);
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 30, ...
'MiniBatchSize', 16, ...
'InitialLearnRate', 1e-4, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练Transformer模型
net = trainNetwork(imdsTrain, lgraph, options);
% 测试Transformer模型
YPred = classify(net, imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp("测试集准确率: " + accuracy);
```
需要注意的是,这段代码需要根据你的具体情况进行一些修改,比如:
- `imageDatastore`函数中的路径需要修改为你的实际路径。
- `numClasses`需要根据你的数据集中不同类别的数量进行修改。
- `maxSequenceLength`需要根据你的数据集中图像的大小进行修改。
- `trainingOptions`中的超参数可以根据你的需要进行修改。
另外,这段代码使用的是MATLAB Deep Learning Toolbox自带的Transformer模型,如果你想自己实现Transformer模型,可以参考MATLAB官方文档中的示例 [Transformers for Sequence-to-Sequence Learning](https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/transformer-networks-for-sequence-to-sequence-learning.html)。