MATLAB的答案

在训练前的网络中工作时未识别的函数或变量?

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shivan artosh 2020年5月6日

评论道: 沃尔特·罗伯森 2020年5月7日

答:接受埃米尔哈姆萨

这个错误的原因是什么，我如何修正它。

我加载了网络(alexnet)，并将层导出到matlab的工作空间，但在运行项目后，layers_1将消失在工作空间!!

谢谢你的帮助。

这里是我从DeepNetworkDesigner导出的layers_1:

运行项目后，layers_1将消失:

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shivan artosh 2020年5月6日

                          清晰的所有;关闭所有;clc;
                         
                          网= alexnet
                         
                          % analyzeNetwork(净)
                         
                          imd = imageDatastore (“肺增强”，．..
                         
                          “IncludeSubfolders”,真的,．..
                         
                          “LabelSource”，“foldernames”)；
                         
                          [imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel (imd, 0.7,“随机”,真正的);
                         
                          augimdsTrain = augmentedImageDatastore([227 227]，imdsTrain);
                         
                          augimdsValidation = augmentedImageDatastore([227 227]，imdsValidation);
                         
                          选择= trainingOptions (“个”，．..
                         
                          “MiniBatchSize”, 64,．..
                         
                          “MaxEpochs”10．..
                         
                          “InitialLearnRate”, 0.0001,．..
                         
                          “洗牌”，“every-epoch”，．..
                         
                          “ValidationData”augimdsValidation,．..
                         
                          “ValidationFrequency”3,．..
                         
                          “详细”假的,．..
                         
                          “阴谋”，“训练进步”)；
                         
                          网= trainNetwork (augimdsTrain layers_1,选项)
                         
                          [YPred, probs] = classify(net,augimdsValidation);
                         
                          准确度= mean(YPred ==imdsValidation.Labels)
                         
                          数字
                         
                          厘米= confusionchart (imdsValidation。标签,YPred);