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: 2024-03-30 19:40:18 浏览: 17
这个错误通常是因为您的网络输出层的大小与训练数据的标签大小不匹配。请检查您的网络输出层的大小和标签的大小是否一致。您可以使用下面的步骤来诊断和解决这个问题:
1. 检查网络输出层的大小,确保它与您的标签大小一致。您可以使用net.Layers(end)来获取网络的最后一层,然后使用net.Layers(end).Size来获取输出层的大小。
2. 检查您的标签大小,确保它与网络输出层的大小一致。您可以使用size函数来获取标签的大小。
3. 确保您的标签是按照网络输出层的顺序排列的。例如,如果您的网络输出层是softmax层,那么您的标签应该是一个one-hot编码的向量,其中1的位置对应于网络输出的类别。
4. 如果您的标签大小与网络输出层的大小不匹配,您可以考虑使用reshape函数来调整标签的大小,使其与网络输出层的大小一致。
希望这些步骤能帮助您解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多的信息,例如您的网络结构和训练数据的细节,以便我们更好地帮助您解决问题。
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。