出错 CNN_1 (line 34) Y_train(y_train(i) + 1, i) = 1;为什么会报错
时间: 2024-04-15 19:27:10 浏览: 15
在给 Y_train 赋值时,出现了索引超出范围的错误。这是因为 MATLAB 中的索引是从 1 开始的,而在你的代码中,y_train 的值范围是从 0 到 9。因此,当你使用 y_train(i) + 1 来作为索引时,会导致索引超出了 Y_train 的范围。
要解决这个问题,你可以将 y_train 的范围从 0 到 9 转换为 1 到 10。你可以尝试修改代码如下:
```matlab
% 转换标签为独热编码
num_classes = 10;
Y_train = zeros(num_classes, size(X_train, 2));
for i = 1:size(X_train, 2)
Y_train(y_train(i) + 1, i) = 1;
end
```
这样修改后,标签 y_train 的范围就会正确地映射到 Y_train 的索引范围。请确保在进行后续的训练和预测过程中也相应地更新标签的范围。
相关问题
出错 CNN_1 (line 34) Y_train(y_train(i) + 1, i) = 1;为什么会报错,怎么解决
在 MATLAB 中,数组的索引是从 1 开始的,而你的代码中使用了 `y_train(i) + 1` 作为索引,这可能导致索引超出了 `Y_train` 的范围。具体来说,如果 `y_train(i)` 的值为 0,那么 `y_train(i) + 1` 的结果将为 1,而 `Y_train` 的索引是从 1 开始的,所以会超出 `Y_train` 的范围。
为了解决这个问题,你可以将标签的值范围从 0 到 9 转换为 1 到 10。你可以尝试修改代码如下:
```matlab
% 转换标签为独热编码
num_classes = 10;
Y_train = zeros(num_classes, size(X_train, 2));
for i = 1:size(X_train, 2)
Y_train(y_train(i) + 1, i) = 1;
end
```
这样修改后,标签 `y_train` 的范围就会正确地映射到 `Y_train` 的索引范围。请确保在进行后续的训练和预测过程中也相应地更新标签的范围。
train_sample = train_sample.transpose((0, 3, 1, 2))
This line of code transposes the dimensions of the NumPy array called `train_sample`. Specifically, it reorders the dimensions of the array so that the elements in the second dimension (originally representing width) become the third dimension, and the elements in the third dimension (originally representing height) become the second dimension.
The new order of dimensions is `(0, 3, 1, 2)`, where:
- `0`: represents the samples (i.e., individual images) in the array
- `3`: represents the channels (i.e., color channels) in the array
- `1`: represents the new width dimension
- `2`: represents the new height dimension
This operation is commonly used in deep learning frameworks like TensorFlow and PyTorch to ensure that the data is in the correct format for training models. By transposing the dimensions in this way, the data is ready to be passed to a convolutional neural network (CNN) for feature extraction and classification.
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