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[已答复] 怎么将卷积神经网络里面的mnistuint8.mat换成自己的data.mat

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发表于 2018-1-15 20:42:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
研一新生,调通了deep learning toolbox里面的test_example_CNN程序,现在老师给了一个新的data.mat,all_data是90*90*77double,all_lable是2*77double,我直接将data.mat放入toolbox下的文件夹内,并添加到路径中,然后将源代码的load mnist_uint8。mat注释掉改为load data.mat,运行后错误提示是未定义变量train_x,请问怎么在源代码的基础上将老师给我的data.mat生成和mnist_uint8.mat一样的train_x,train_y,test_x和test_y?源代码如下:
function test_example_CNN
load mnist_uint8;
train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;
test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;
train_y = double(train_y');
test_y = double(test_y');
%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network
%will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error.
%With 100 epochs you'll get around 1.2% error
rand('state',0)
cnn.layers = {
    struct('type', 'i') %input layer
    struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer
    struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer
    struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer
    struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer
};

opts.alpha = 1;
opts.batchsize = 50;
opts.numepochs = 1;
cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);
cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);
[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);
%plot mean squared error
figure; plot(cnn.rL);
assert(er<0.12, 'Too big error');

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发表于 2018-3-23 13:52:11 | 显示全部楼层
我也是研一的 也遇到这个问题了 请问楼主解决了么

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发表于 2018-3-23 16:47:33 | 显示全部楼层
原始的mat里面包含train_x等几个变量 你把data.mat也仿照原始的mat里的内容编辑一下 保证load这两个mat 导入到workspace的变量一致就可以了

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发表于 2018-6-20 13:04:13 | 显示全部楼层
赞,回头试试。谢谢各位!

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发表于 2018-11-22 16:27:26 | 显示全部楼层
我也是新生也遇到这个问题了 楼主问题解决了吗

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发表于 2019-2-14 05:22:33 | 显示全部楼层
请问楼主后来解决这个问题了吗?我也遇到了,可否交流一下

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发表于 2019-2-14 14:15:29 | 显示全部楼层
qiuyezi2008 发表于 2019-2-14 05:22
请问楼主后来解决这个问题了吗?我也遇到了,可否交流一下

可以帮你看看,QQ 1773615041

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发表于 2019-10-10 14:04:34 | 显示全部楼层
求分享mnist_uint8.mat包
3594453293@qq.com
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