如果输入层和隐藏层神经元数均改为5，这段代码怎么改# 第1种取数据方法： X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征，T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 Y = Y.astype('uint8') # 开始训练 start_time = datetime.datetime.now() # 输入20个节点，隐层20个节点，输出1个节点，迭代75000次 parameters = nn_model(X, Y, n_h=20, n_input=20, n_output=1, num_iterations=75000, print_cost=True) end_time = datetime.datetime.now() print("用时：" + str((end_time - start_time).seconds) + 's' + str(round((end_time - start_time).microseconds / 1000)) + 'ms') # 对模型进行测试 # data_test = pd.read_csv('D:\\iris_classification_BPNeuralNetwork-master\\bpnn_V2数据集\\iris_test.csv', header=None) data_test = pd.read_csv('E:\\Program\\nnbc1\\test.csv', header=None) x_test = data_test.iloc[:, 0:20].values.T y_test = data_test.iloc[:, 20:].values.T y_test = y_test.astype('uint8')

如果要将输入层和隐藏层神经元数均改为5，需要将nn_model函数中的参数n_h和n_input改为5，如下所示：

parameters = nn_model(X, Y, n_h=5, n_input=5, n_output=1, num_iterations=75000, print_cost=True)

同时，需要修改X的维数，将其改为(5, m)，如下所示：

X = data_set.iloc[:, 0:5].values.T.reshape(5, -1)

其他部分的代码保持不变即可。需要注意的是，如果将隐藏层神经元数改为5，可能会导致模型的性能下降，需要根据具体情况进行调整。

相关问题

这段代码有错误，我应该更改成什么样子%% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 data = csvread("results.csv"); train_ratio = 0.8; [m,n] = size(data); %% % 2. 产生训练集和测试集 temp = randperm(size(data,1));%size(a,1)行数,size(aa,2)列数产生随机数列 % 训练集 P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';%单引号矩阵转置 % T_train = zeros(58,train_ratio*m); T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; %T_train(1:4,:) = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)'; % 测试集 P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)'; T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)'; N = size(P_test,2); %% III. 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);%归一化训练数据，线性？ p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);%测试数据同样规则归一化 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); %%CNN架构 layers = [ imageInputLayer([58 1]) %输入层参数设置 %第一层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') %[64,1]是卷积核大小，128是个数 %对于一维数据，卷积核第二个参数为1就行了，这样就是一维卷积 reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %第二层卷积层和池化层 convolution2dLayer(4,16,'Padding','same') reluLayer %relu激活函数 maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) %两层全连接层 fullyConnectedLayer(20) % 20个全连接层神经元 reluLayer %relu激活函数 fullyConnectedLayer(4) % 输出层神经元个数 softmaxLayer regressionLayer%添加回归层，用于计算损失值 ]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ...%优化方法：sgdm、adam等 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',20, ... 'InitialLearnRate',0.001, ... 'GradientThreshold',1, ... 'Verbose',true,... 'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...% GPU训练 'Plots','training-progress',...%'none'代表不显示训练过程 'ValidationData',{p_test, T_test});%验证集 %训练模型 net = trainNetwork(p_train',t_train',layers,options);

这段代码有一些错误，下面是修改后的代码：

% 清空环境变量
clear all
clc

% 导入数据
data = csvread("results.csv");
train_ratio = 0.8;
[m,n] = size(data);

% 产生训练集和测试集
temp = randperm(size(data,1));
P_train = data(temp(1:train_ratio*m),1:58)';
T_train = data(temp(1:train_ratio*m),59:62)';
P_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),1:58)';
T_test = data(temp(train_ratio*m+1:end),59:62)';
N = size(P_test,2);

% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);

% CNN架构
layers = [
    imageInputLayer([58 1])
    convolution2dLayer(4,16,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(4,16,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(20)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(4)
    softmaxLayer
    regressionLayer
];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Verbose',true,...
    'ExecutionEnvironment','multi-gpu',...
    'Plots','training-progress',...
    'ValidationData',{p_test, T_test});

% 训练模型
net = trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);

在这段代码中，主要修正了以下几点：

1. 清空环境变量的代码没有问题，无需更改。
2. `mapminmax`函数的使用格式是正确的。
3. 在训练模型时，输入数据应该是归一化后的`p_train`和`t_train`，而不是转置后的`p_train'`和`t_train'`。

请注意，这只是对你提供的代码进行了一些修正，并没有对整个代码逻辑进行全面的验证。如果你仍然遇到错误，请提供具体的错误提示信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

搭建一个三层的人工神经网络Sequential模型、买坝鸢尾花放据集 的分尖，其中些民花数据集包含150个样本，分力3尖，每类50个样本，每个样本包含 4个厲性。 #导入库 import IS151 as if import numpy as np from sklearn datasets import load_iris from sklear model_selection import train test_split ＃读取数抿集 ins - load irise £将数据集分割力训跱效蜛集气测试数据集 X urain X test y train, y test train test_ split(ris data iris tar get test size -02 random_ state-20) #抅建模型 model = tfkeras._ (=27] model add(tf keras 1axers Dense(32 mput din-_【釜3空】 activation-'relul)) model.add/tf keras lavers. Dense(64, activation='relu)) model add/tf keras layers. Dense(3, activation-'softmax)) #编译模型 model 『第4空1 (optimizet-adam loss-'sparse _categorical _crossentropy' metrics-['accuracy'1) ＃训特模型 model ftx tain 「第53 epochs-100) score - model evaluate (X_test, y_test) print(last score:' score)

根据你提供的代码，有一些错误和不完整的地方，我稍作修改后给出如下的代码：

import tensorflow.keras as tfk
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=20)

# 抽建模型
model = tfk.Sequential()
model.add(tfk.layers.Dense(32, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(tfk.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tfk.layers.Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训特模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这段代码使用了 TensorFlow Keras 库中的 Sequential 模型，搭建了一个三层的神经网络，其中第一层为输入层，包含 4 个输入神经元；第二层为全连接层，包含 32 个神经元；第三层为全连接层，包含 64 个神经元；第四层为输出层，包含 3 个神经元，使用 softmax 激活函数进行多分类输出。

模型的损失函数使用了交叉熵损失（sparse_categorical_crossentropy），优化器使用了 Adam 优化器，评估指标使用了准确率。

在训练过程中，将训练集输入到模型中进行训练，训练次数为 100。在训练结束后，使用测试集对模型进行评估，输出模型的损失和准确率。