无效的训练数据。对于输出模式为 'last' 的循环层,输入必须为元胞数组。
时间: 2024-05-08 07:22:18 浏览: 21
这个错误通常在使用循环神经网络(如LSTM或GRU)时出现,它们需要输入一个元胞数组而不是普通的张量。这是因为循环层需要在每个时间步骤接收一个序列,并且每个时间步骤的输入都必须是一个元胞数组,其中每个元胞都包含一个时间步骤的张量。因此,如果您的输入不是元胞数组,则需要将其转换为元胞数组。您可以使用`tf.keras.backend`的`split`函数将张量沿着时间轴拆分成一个元胞数组。例如,假设您有一个形状为`(batch_size, time_steps, input_dim)`的张量`x`,您可以使用以下代码将其转换为元胞数组:
```
import tensorflow as tf
input_dim = 32
time_steps = 10
batch_size = 16
x = tf.random.normal((batch_size, time_steps, input_dim))
# 将张量沿着时间轴拆分成一个元胞数组
x_cells = tf.keras.backend.split(x, time_steps, axis=1)
# 现在 x_cells 是一个长度为 time_steps 的元胞数组,每个元胞包含一个形状为 (batch_size, input_dim) 的张量
```
然后,您可以将这个元胞数组传递给循环层作为输入。
相关问题
错误使用 trainNetwork (第 183 行) 无效的训练数据。对于输出模式为 'last' 的循环层,响应必须为数值响应的矩阵。 出错 shiyan3 (第 51 行) net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options); % 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练
这个错误通常是由于数据格式不正确导致的。在使用`trainNetwork`函数训练LSTM模型时,输入和输出数据需要满足一定的格式要求。对于输入数据,需要将其转换为一个3D数组,其中第一维表示序列的数量,第二维表示每个序列的时间步数,第三维表示每个时间步的特征数。对于输出数据,需要将其转换为一个2D数组,其中每行表示一个序列的最后一个时间步的输出。具体的格式要求可以参考Matlab官方文档。
根据您的错误信息,可能是由于您的输出数据格式不正确导致的。您可以尝试将输出数据转换为一个2D数组,其中每行表示一个序列的最后一个时间步的输出,然后再进行训练。具体的方法可以参考以下代码示例:
```matlab
% 导入数据
load_data = xlsread('load_data.xlsx'); % 加载负荷数据
train_data = load_data(1:8000); % 取前8000个数据作为训练数据
test_data = load_data(8001:end); % 取后面的数据作为测试数据
% 数据预处理
train_data = train_data - mean(train_data); % 中心化
train_data = train_data / std(train_data); % 标准化
% 将训练数据转换为3D数组
input_train = zeros(24, 333, 1); % 24个序列,每个序列333个时间步,1个特征数
output_train = zeros(24, 1); % 24个序列,每个序列的输出为1个数值
for i = 1:24
input_train(i, :, 1) = train_data((i-1)*333+1 : i*333);
output_train(i) = train_data(i*333);
end
% 构建LSTM网络
inputSize = 1; % 输入数据的维度
numHiddenUnits = 200; % 隐藏层神经元数量
numClasses = 1; % 输出数据的维度
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits)
fullyConnectedLayer(numClasses)
regressionLayer];
% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'MiniBatchSize',24, ...
'Shuffle','never', ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');
% 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练
input_train_cell = num2cell(input_train, [2,3]);
output_train_cell = num2cell(output_train);
net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options);
```
在上面的代码中,我们首先将训练数据转换为一个3D数组`input_train`和一个2D数组`output_train`,然后将`input_train`转换为一个元胞数组格式的输入数据`input_train_cell`,将`output_train`转换为一个元胞数组格式的输出数据`output_train_cell`,最后使用`trainNetwork`函数进行训练。
还有问题:错误使用 trainNetwork (第 183 行) 无效的训练数据。对于输出模式为 'last' 的循环层,响应必须为数值响应的矩阵。 出错 shiyan3 (第 53 行) net = trainNetwork(input_train_cell,output_train_cell,layers,options); % 使用元胞数组格式的输入和输出数据进行训练
这个错误是因为您的训练数据格式不正确导致的。对于输出模式为'last'的循环层,响应必须为数值响应的矩阵。因此,您需要确保您的输出数据是数值响应的矩阵,而不是元胞数组。可以尝试使用cell2mat()函数将元胞数组转换为数值响应的矩阵,或者在创建训练数据时就使用数值响应的矩阵。同时,您还需要检查输入数据的格式是否正确,确保与网络结构中定义的输入层匹配。
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