matlab报错：错误使用 trainNetwork (第 191 行) 训练序列具有特征维度 82 10，但输入层需要特征维度为 1442401 的序列。

Question

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% 指定存储数据文件的文件夹路径
folderPath = 'D:\qihuitec\FUK'; 

% 获取文件夹中所有符合特定格式的文件名
filePattern = fullfile(folderPath, 'AAA*.mat'); 
fileList = dir(filePattern);

% 初始化时间数组
rawTimes = datetime.empty;
% 初始化数据元胞数组
data = cell(length(fileList), 1);

% 循环遍历每个文件名，提取时间信息并导入数据
for i = 1:length(fileList)
    fileName = fileList(i).name;
    
    % 提取文件名中的时间部分
    timeStr = extractBetween(fileName, 'AAA', '.mat');
    
    % 将提取的字符串转换为datetime类型
    time = datetime(timeStr, 'InputFormat', 'yyyyMMddHHmmss');
    
    % 将转换后的时间添加到时间数组中
    rawTimes = [rawTimes; time];
    
    % 导入对应的数据文件
    filePath = fullfile(folderPath, fileName);
    loadedData = load(filePath);
    % 获取结构体中的字段名，假设只有一个字段（即一个矩阵变量）
    varName = fieldnames(loadedData);
    if isscalar(varName)
        data{i} = loadedData.(varName{1});
    else
        error(['文件 ', fileName, ' 中包含多个变量或没有变量，请检查。']);
    end
end

% 将数据转换为适合 LSTM 输入的格式
matrixSize = size(data{1});
inputData = zeros(length(fileList), prod(matrixSize));
for i = 1:length(fileList)
    inputData(i, :) = data{i}(:);
end

% 划分训练集和测试集（这里简单按 80% 训练，20% 测试划分）
trainRatio = 0.8;
trainSize = floor(trainRatio * length(fileList));
trainData = inputData(1:trainSize, :);
testData = inputData(trainSize+1:end, :);

% 准备 LSTM 输入和目标数据
sequenceLength = 10; % 序列长度
numFeatures = size(trainData, 2); % 确保 numFeatures 是每个时间步的特征数量
numSequencesTrain = size(trainData, 1) - sequenceLength;
numSequencesTest = size(testData, 1) - sequenceLength;

XTrain = zeros(numSequencesTrain, sequenceLength, numFeatures);
YTrain = zeros(numSequencesTrain, numFeatures);
XTest = zeros(numSequencesTest, sequenceLength, numFeatures);
YTest = zeros(numSequencesTest, numFeatures);

for i = 1:numSequencesTrain
    XTrain(i, :, :) = trainData(i:i+sequenceLength-1, :);
    YTrain(i, :) = trainData(i+sequenceLength, :);
end

for i = 1:numSequencesTest
    XTest(i, :, :) = testData(i:i+sequenceLength-1, :);
    YTest(i, :) = testData(i+sequenceLength, :);
end

% 构建 LSTM 网络
layers = [
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(128, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numFeatures)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Shuffle', 'never', ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 进行预测
YPred = predict(net, XTest);

% 计算均方误差评估模型性能
mse = mean((YPred - YTest).^2, 'all');
disp(['均方误差: ', num2str(mse)]);

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

解答

你在使用 trainNetwork 函数训练序列时遇到了错误，错误信息是：错误使用 trainNetwork (第 191 行) 训练序列具有特征维度 82 10，但输入层需要特征维度为 1442401 的序列。

问题的原因是，你的输入数据的维度不匹配。trainNetwork 函数需要输入数据的维度与网络的输入层的维度相匹配。

解决方案：

1. 检查你的输入数据的维度是否正确。如果你的输入数据的维度是 82 10，需要将其转换为 1442401 的维度。
2. 如果你的输入数据的维度是正确的，可以检查网络的输入层的维度是否正确。如果输入层的维度是 1442401，需要将其调整为与输入数据的维度相匹配。

例如，如果你的输入数据的维度是 82 10，你可以使用 reshape 函数将其转换为 1442401 的维度：

inputData = reshape(inputData, [1 1442401]);

代码

% ...

% 将输入数据reshape为1442401维度
inputData = reshape(inputData, [1 1442401]);

% ...

% 训练网络
net = trainNetwork(inputData, targetData, layers, options);

备注

请注意，这只是一个可能的解决方案，具体的解决方案取决于你的具体情况。如果你需要更多帮助，请提供更多的代码和数据信息。