MATLAB提示错误使用network,跪求大神,错误使用 network/train (line 323) Output data size does not match net.outputs{2...
时间: 2024-03-25 11:38:42 浏览: 16
这个错误通常是因为您的训练数据集的输出大小与您的神经网络模型的输出大小不匹配所导致的。您可以通过检查数据集与模型的输出大小来解决这个问题。
首先,您需要确定您的神经网络模型的输出大小,可以使用以下代码来查看:
```matlab
net = your_pretrained_network; % 您的预训练网络
outputSizes = [];
for i = 1:numel(net.outputs)
outputSizes = [outputSizes; net.outputs{i}.size];
end
disp(outputSizes); % 输出每个输出层的大小
```
然后,您需要检查您的训练数据集的输出大小是否与模型的输出大小匹配。您可以使用以下代码来查看训练数据集的输出大小:
```matlab
outputData = your_training_data_outputs; % 您的训练数据集的输出
disp(size(outputData)); % 输出训练数据集的输出大小
```
如果两个大小不匹配,则需要调整您的训练数据集或神经网络模型,以确保它们匹配。
另外,如果您使用的是自己定义的训练函数,请确保您的训练函数正确地处理输出大小不匹配的情况。
相关问题
loss = cost(outputs, y_train) 的错误ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (5).
这个错误通常是因为输入数据的 batch size 与目标数据的 batch size 不一致所引起的。在计算损失函数时,输出 `outputs` 和目标值 `y_train` 的 batch size 应该保持一致。你可以检查一下你的 `outputs` 和 `y_train` 的 batch size 是否有不一致的情况,或者尝试调整 batch size 使其一致。另外,你也可以检查一下你的模型是否正确地处理了输入数据的 batch size。
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2],/n, data.iloc[:, 2]
这行代码的作用是将一个包含三列数据的DataFrame类型的数据集data,拆分成两部分,inputs和outputs。其中,inputs包含了data的前两列数据,outputs包含了data的第三列数据。这种方式通常用于将数据集中的自变量和因变量分开,以便于后续的数据预处理和模型训练。该代码使用了Pandas库中的iloc方法,表示通过索引位置来进行数据的选取操作。具体来说,[:, 0:2]表示选取所有行,并且选取第0列到第1列(不包括第2列)的数据;[:, 2]表示选取所有行,只选取第2列的数据。