matlab shuffle函数无法识别

可能是因为您没有正确调用shuffle函数或者没有正确导入相关的Matlab工具箱。请确保您在调用shuffle函数时使用了正确的语法，并且已经导入了相关的工具箱。您也可以尝试重新安装Matlab，并重新配置您的环境变量以确保正确的安装和配置。如果问题仍然存在，请提供更多的详细信息，以便我更好地帮助您解决问题。

相关问题

matlab 无法识别shuffle函数？

如果你使用的是较早的MATLAB版本，可能会出现无法识别shuffle函数的情况，因为该函数是在MATLAB R2011a版本中引入的。如果你使用的是早期版本的MATLAB，你可以尝试使用randperm函数来实现向量或矩阵的随机排列。randperm函数的语法如下：

p = randperm(n)

其中，n是要排列的元素个数，p是一个长度为n的向量，包含1到n的整数，以随机顺序排列。

例如，下面的代码演示了如何使用randperm函数将一个向量进行随机排列：

A = [1 2 3 4 5];
p = randperm(length(A));
B = A(p);

执行上述代码后，变量B中将保存A的一个随机排列结果。

matlab印刷体字符识别

针对matlab印刷体字符识别，可以使用深度学习的方法进行处理。常用的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch等，这里以PyTorch为例介绍一下具体的实现方法。

首先需要准备好训练数据集和测试数据集，可以使用MNIST数据集进行训练和测试。然后需要构建卷积神经网络模型，可以使用PyTorch提供的nn模块来构建模型。在模型训练过程中，可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。

具体实现代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
        self.dropout1 = nn.Dropout2d(0.25)
        self.dropout2 = nn.Dropout2d(0.5)
        self.fc1 = nn.Linear(1600, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        output = nn.functional.log_softmax(x, dim=1)
        return output

# 加载MNIST数据集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('data', train=True, download=True,
                   transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=64, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('data', train=False, transform=transforms.Compose([
                       transforms.ToTensor(),
                       transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
                   ])),
    batch_size=1000, shuffle=True)

# 定义模型、损失函数和优化器
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

# 训练模型
def train(epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 10 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
def test():
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item() * len(data)
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    print('Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        100. * correct / len(test_loader.dataset)))

for epoch in range(1, 11):
    train(epoch)
    test()