net = alexnet; layers = net.Layers(1:end-3); new_layers = [layers fullyConnectedLayer(5,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20) softmaxLayer classificationLayer ]; %unzip('MerchData.zip'); %运行这句话后你的工作路径下会多出一个文件夹,里面就是数据集 image = imageDatastore('1772 resize .jpeg','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); [imageTrain,imageTest] = splitEachLabel(image,0.7,'randomized'); %将数据集%70划为训练集,其余为测试集 ops = trainingOptions('sgdm', ... 'InitialLearnRate',0.0001, ... 'ValidationData',imageTest, ... 'Plots','training-progress', ... 'MiniBatchSize',5, ... 'MaxEpochs',10,... 'ValidationPatience',Inf,... 'Verbose',false); %'MaxEpochs' 即训练次数,我设的较小,根据需要调整 %开始训练 tic net_train = trainNetwork(imageTrain,new_layers,ops); toc错误使用 trainNetwork (line 165) Invalid training data. The output size (5) of the last layer does not match the number of classes (1). 出错 alexnet1 (line 27) net_train = trainNetwork(imageTrain,new_layers,ops);
时间: 2024-01-15 12:02:55 浏览: 31
根据您提供的代码和错误提示,问题可能出在您的网络结构和标签不匹配。您需要确保您的网络输出层的大小与数据集中的类别数相同。
您可以尝试在训练网络之前,使用以下代码查看您的数据集中有多少个类别:
```
numClasses = numel(categories(imageTrain.Labels));
```
然后,将您的全连接层的输出大小设置为该类别数:
```
new_layers = [layers
fullyConnectedLayer(numClasses, 'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)
softmaxLayer
classificationLayer
];
```
另外,如果您正在使用的是MATLAB R2018b或更早版本,则不支持在训练选项中使用“ValidationPatience”参数。您可以尝试将其删除,并查看是否解决了问题。
希望这些建议能够帮助您解决问题!
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self.norm = nn.LayerNorm((args.n_layers + 1) * self.n_hid)
这行代码创建了一个 nn.LayerNorm 层 self.norm,并指定了输入的维度。输入的维度是由 (args.n_layers + 1) * self.n_hid 决定的。
nn.LayerNorm 是一个用于进行层归一化操作的层。层归一化是一种对输入进行标准化的操作,它可以使得输入在每个维度上的均值为0,方差为1。
在这里,输入的维度是 (args.n_layers + 1) * self.n_hid,其中 args.n_layers 表示层数,self.n_hid 表示隐藏层的大小。所以,输入的维度是层数加上一层嵌入向量的大小。
通过将输入维度传递给 nn.LayerNorm,初始化了一个可以对输入进行层归一化操作的 self.norm 层。在模型的前向传播过程中,可以将需要归一化的输入传递给 self.norm,它会返回归一化后的输出。
详细解释一下这段代码def _forward(self, x, emb): if self.updown: in_rest, in_conv = self.in_layers[:-1], self.in_layers[-1] h = in_rest(x) h = self.h_upd(h) x = self.x_upd(x) h = in_conv(h)
这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数,输入参数包括x和emb,其中x是输入的数据,emb是嵌入层的权重。如果self.updown为True,则执行以下操作:首先将self.in_layers中除最后一层以外的所有层应用于输入x,然后将结果传递给self.h_upd进行更新,同时将输入x传递给self.x_upd进行更新。最后,将更新后的结果传递给self.in_layers中的最后一层进行卷积操作,得到最终的输出h。