MATLAB代码基于transformer对D盘path文件夹的图片分类六个类别

以下是基于Transformer的MATLAB代码，用于对D盘path文件夹中的图片进行六个类别的分类：

% 加载预训练好的Transformer模型
net = transformer();

% 设置分类标签
labels = {'Cat', 'Dog', 'Flower', 'Car', 'Fruit', 'Building'};

% 读取D盘path文件夹中的图片
imgDir = 'D:\path';
imds = imageDatastore(imgDir,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 对图片进行分类
predictedLabels = classify(net, imds);

% 显示分类结果
confMat = confusionmat(imds.Labels, predictedLabels);
accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:));
disp(['Classification accuracy: ', num2str(accuracy)]);
figure();
heatmap(labels, labels, confMat);
title('Confusion Matrix');

注意，此代码仅提供了基本框架，需要根据实际情况进行适当修改和调整。同时，需要确保安装了Deep Learning Toolbox以及Transformer模型所需的其他依赖项。

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MATLAB代码基于transformer对D盘path文件夹的图片分类

很抱歉，作为AI语言模型，我无法直接访问您的电脑上的文件夹。但是，我可以提供一些基于transformer的图像分类的MATLAB代码示例，您可以根据自己的需要进行修改和调整。

首先，您需要准备好数据集和标签。假设您的数据集存储在D:\path文件夹中，并且有两个类别：cat和dog。那么，您需要在代码中指定这些信息：

% 定义数据集路径和类别标签
dataFolder = "D:\path";
classNames = ["cat","dog"];

接下来，您需要使用ImageDatastore函数读取数据集，并进行图像增强处理：

% 设置图像增强处理
imageSize = [224 224];
augmenter = imageDataAugmenter('RandXReflection',true,'FillValues',0,'Resize',imageSize);

% 读取数据集
data = imageDatastore(dataFolder,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames','ReadFcn',@(x)preprocessImage(x,imageSize),'Augmenter',augmenter);

在上面的代码中，我们使用了preprocessImage函数对图像进行了预处理，这个函数的代码如下：

function Iout = preprocessImage(Iin,imageSize)
% 等比例缩放并补零
Iout = imresize(Iin,[NaN imageSize(2)],'bilinear');
if size(Iout,1) < imageSize(1)
    Iout = padarray(Iout,[imageSize(1)-size(Iout,1) 0],'post','symmetric');
end
% 转换为单精度浮点数
Iout = im2single(Iout);
end

接下来，我们需要构建一个Transformer模型。在MATLAB中，您可以使用transformerLayer函数创建Transformer层，然后使用layerGraph函数将其组合成一个完整的神经网络模型。

% 构建Transformer模型
numHeads = 8;
dModel = 512;
dff = 2048;
numLayers = 6;
dropoutRate = 0.1;
inputSize = [imageSize 3];
outputSize = numel(classNames);

% 创建Transformer层
selfAttentionLayer = transformerLayer(dModel,numHeads,'SelfAttentionDropout',dropoutRate,'Normalization','none','Name','self-attention');
feedForwardLayer = [
    fullyConnectedLayer(dff,'Name','fc1')
    reluLayer('Name','relu')
    dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout')
    fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc2')
    dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout')
    ];
encoderLayer = layerGroup([selfAttentionLayer feedForwardLayer],'Name','encoder');

% 组成完整的神经网络模型
inputLayer = imageInputLayer(inputSize,'Name','input');
outputLayer = [
    layerNormalizationLayer('Name','norm')
    fullyConnectedLayer(outputSize,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','output')
    ];
lgraph = layerGraph();
lgraph = addLayers(lgraph,inputLayer);
lgraph = addLayers(lgraph,encoderLayer);
lgraph = addLayers(lgraph,outputLayer);
lgraph = connectLayers(lgraph,'input','encoder/in');
lgraph = connectLayers(lgraph,'encoder/out','norm/in');
lgraph = connectLayers(lgraph,'norm','fc');
lgraph = connectLayers(lgraph,'fc','softmax');
lgraph = connectLayers(lgraph,'softmax','output');

最后，您需要使用trainNetwork函数对模型进行训练，并使用classify函数对新的图像进行分类。

% 训练神经网络模型
options = trainingOptions('adam',...
    'InitialLearnRate',1e-4,...
    'MiniBatchSize',16,...
    'MaxEpochs',10,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'Verbose',true,...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(data,lgraph,options);

% 使用神经网络模型进行分类
newImage = imread("new_image.jpg");
newImage = preprocessImage(newImage,imageSize);
label = classify(net,newImage);
disp("Predicted label: "+label);

以上是一个基于transformer的图像分类MATLAB代码示例。您可以根据自己的需要进行修改和调整。注意，在使用该代码时，请确保您已经安装了Deep Learning Toolbox和Computer Vision Toolbox。

我需要一段MATLAB代码构建transformer模型对D盘path文件夹下六类图像进行分类

好的，下面是一份MATLAB代码示例，用于构建Transformer模型进行图像分类：

% 加载图像数据集
imds = imageDatastore('D:\path\', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.7, 'randomized');

% 定义Transformer模型的超参数
numHeads = 8;
numHiddenUnits = 512;
numEmbeddingDimensions = 256;
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
maxSequenceLength = 100;

% 创建Transformer模型
layers = [
    sequenceInputLayer(maxSequenceLength, 'Name', 'input')
    wordEncodingLayer(numEmbeddingDimensions, 'Name', 'word')
    transformerEncoderLayer(numHiddenUnits, numHeads, 'Name', 'encoder')
    globalMaxPoolingLayer('Name', 'pool')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'classoutput')
];
lgraph = layerGraph(layers);

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 30, ...
    'MiniBatchSize', 16, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练Transformer模型
net = trainNetwork(imdsTrain, lgraph, options);

% 测试Transformer模型
YPred = classify(net, imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp("测试集准确率: " + accuracy);

需要注意的是，这段代码需要根据你的具体情况进行一些修改，比如：

- `imageDatastore`函数中的路径需要修改为你的实际路径。
- `numClasses`需要根据你的数据集中不同类别的数量进行修改。
- `maxSequenceLength`需要根据你的数据集中图像的大小进行修改。
- `trainingOptions`中的超参数可以根据你的需要进行修改。

另外，这段代码使用的是MATLAB Deep Learning Toolbox自带的Transformer模型，如果你想自己实现Transformer模型，可以参考MATLAB官方文档中的示例 [Transformers for Sequence-to-Sequence Learning](https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/transformer-networks-for-sequence-to-sequence-learning.html)。