解释这段代码:net = alexnet; inputSize = net.Layers(1).InputSize; augimds = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),im);
时间: 2024-06-06 13:08:48 浏览: 23
这段代码通过将AlexNet网络赋值给变量net,获取网络输入层的尺寸,创建了一个augmentedImageDatastore数据增强数据集。其中,inputSize(1:2)表示获取输入图像的宽和高,im表示输入的原始图像数据。augmentedImageDatastore用于将数据增强应用于图像,提高网络的泛化性能。
相关问题
这段代码有错误,代码中Input data size does not match net.inputs{1}.size.
非常抱歉,可能是因为我在代码中使用了假数据导致了这个问题。以下是修正后的代码:
```
% 设置训练数据
trainData = [1 2 3 4 5 6 7; 2 4 6 8 10 12 14; 3 6 9 12 15 18 21; 4 8 12 16 20 24 28; 5 10 15 20 25 30 35; 6 12 18 24 30 36 42; 7 14 21 28 35 42 49];
trainData = trainData'; % 转置
% 设置测试数据
testData = [8 9 10 11 12 13 14];
% 设置循环神经网络
inputSize = 7; % 输入层大小
outputSize = 2; % 输出层大小
numHiddenUnits = 10; % 隐藏层大小
net = fitnet(numHiddenUnits, 'trainscg'); % 创建循环神经网络
net.numInputs = 1; % 设置网络输入数量为1
net.inputConnect(1,1) = 1; % 设置第一个输入层与网络连接
net.inputs{1}.size = inputSize; % 设置第一个输入层大小
net.layers{1}.size = numHiddenUnits; % 设置隐藏层大小
net.layers{2}.size = outputSize; % 设置输出层大小
net.divideFcn = ''; % 取消训练数据与验证数据的分割
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练次数为1000次
net.trainParam.lr = 0.01; % 设置学习率为0.01
net.trainParam.goal = 1e-5; % 设置训练目标为1e-5
% 开始训练循环神经网络
[net, tr] = train(net, trainData(:,1:end-2)', trainData(:,end-1:end)');
% 使用循环神经网络进行预测
output = net(trainData(:,1:end-2)');
testOutput = net(testData');
% 绘制预测结果
figure;
plot(trainData(:,end-1:end)', 'o-');
hold on;
plot(output', 'x-');
plot([trainData(end,1:end-2) testData], [trainData(end,end-1:end) testOutput]', '^-');
legend('训练数据', '训练数据预测结果', '测试数据预测结果');
```
这段修正后的代码应该可以正常运行了。如果还有问题,请随时告诉我。
解释以下代码:augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData); YPred=classify(net,augimdsTest); YTrue=TestData.Labels; Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%";
这段代码用于进行测试数据集的图像分类预测,并计算预测准确率。
首先,`augimdsTest=augmentedImageDatastore(net.Layers(1).InputSize(1:2),TestData)` 创建了一个增强的图像数据存储对象 `augimdsTest`。这个对象使用了神经网络 `net` 的第一层输入大小作为图像大小,并将测试数据集 `TestData` 作为输入数据。增强的图像数据存储对象可以在图像分类任务中进行数据增强操作,如随机翻转、旋转等。
接下来,`YPred=classify(net,augimdsTest)` 使用训练好的神经网络 `net` 对增强的测试数据集进行分类预测。`classify` 函数将返回预测结果,存储在变量 `YPred` 中。
然后,`YTrue=TestData.Labels` 将测试数据集的真实标签存储在变量 `YTrue` 中。
接着,`Accuracy=string(round(sum(YPred==YTrue)/numel(YTrue)*100,2))+"%"` 计算了预测准确率。首先,通过 `sum(YPred==YTrue)` 计算了预测正确的样本数量。然后,除以测试数据集中样本的总数 `numel(YTrue)` 并乘以 100,得到准确率。最后,使用 `round` 函数四舍五入到小数点后两位,并通过 `string` 函数转换为字符串。最终,准确率以百分比形式存储在变量 `Accuracy` 中。
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