出错 dbn111_test1 (第 15 行) trainY = dataY(idx(1:trnNum),:);
时间: 2023-08-24 14:07:17 浏览: 29
这个错误提示比较简略,需要查看代码的上下文才能确定具体的问题。看起来是在处理训练数据时出现了错误,具体原因可能是数据格式不正确或者索引越界等。建议你检查以下几点:
1. 确认 `dataY` 的维度和数据类型是否正确。
2. 检查 `idx` 的范围是否在 `dataY` 的索引范围内。
3. 确认 `trnNum` 是否正确,是否超出了 `dataY` 的索引范围。
如果以上检查都没有问题,可以尝试打印出相关变量的值,进一步排查问题。
相关问题
TypeError: estimator should be an estimator implementing 'fit' method, DBN( (rbms): ModuleList( (0): Linear(in_features=784, out_features=500, bias=True) (1): Linear(in_features=500, out_features=500, bias=True) (2): Linear(in_features=500, out_features=10, bias=True) ) (activation): Sigmoid() ) was passed怎么修改
你可以通过将 DBN 对象转换为 sklearn 的估算器来解决这个问题。具体来说,你可以使用 skorch 库提供的 NeuralNetClassifier 类将 DBN 转换为估算器。以下是一个示例代码:
```python
from skorch import NeuralNetClassifier
# 将 DBN 转换为估算器
estimator = NeuralNetClassifier(
DBN( (rbms): ModuleList( (0): Linear(in_features=784, out_features=500, bias=True) (1): Linear(in_features=500, out_features=500, bias=True) (2): Linear(in_features=500, out_features=10, bias=True) ) (activation): Sigmoid() ),
max_epochs=10,
lr=0.1,
device='cpu'
)
# 使用估算器进行训练和预测
estimator.fit(X_train, y_train)
y_pred = estimator.predict(X_test)
```
在这个示例中,我们使用 NeuralNetClassifier 类将 DBN 转换为估算器,并设置一些训练参数(例如最大迭代次数和学习率)。然后,我们可以使用估算器的 fit 和 predict 方法来训练和预测数据。你需要根据自己的具体情况修改这段代码。
解释for u = 1 : numel(dbn.sizes) - 1
这是一段MATLAB代码,其中for循环的语法为:
for variable = startValue : endValue
其中,variable是循环变量,startValue是循环变量的起始值,endValue是循环变量的结束值。循环变量将在每次循环中自动更新,从startValue开始,每次增加1,直到达到endValue为止。
在这个代码中,循环变量为u,起始值为1,结束值为dbn.sizes的元素个数减1。dbn.sizes是一个向量,表示深度信念网络(Deep Belief Network)每一层的节点数。因此,循环将从第一层开始,一直循环到倒数第二层。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)