Matlab神經網絡錯誤：輸入1大小不匹配net.inputs {1} .size

我有一個90×50的矩陣來保存我的列車數據。每行都保存從數字輸入圖像中提取的特徵（已讀取90個圖像 - 每個數字顯示10個圖像）。前10行是從數字1的10幅圖像中提取，第二個10行從10個圖像數字2萃取，等等，因此size(dataset,1) = 90Matlab神經網絡錯誤：輸入1大小不匹配net.inputs {1} .size

神經網絡的我的代碼部分如下所示：

T=zeros(1,90); 
for i=1:90 
    T(i)=ceil(i/10); 
end 
setdemorandstream(491218382); 
net=fitnet(20); 

[net,tr]=train(net,datasetNormalized',T);

datasetNormalized是我的數據集在[0 1]間隔內進行了歸一化處理。 T是網絡的目標。我現在想要做的是獲得一個數字的新圖像，將其轉化爲1×50的矢量（在這種情況下是m_normalized），並在我的訓練網絡的幫助下猜測它的數字是多少。我用下面的代碼，但它確實產生錯誤：

[a,b]=max(sim(net,m_normalized)); 
disp(b); 
msgbox(['digit is: ' num2str(b)],'Digit recognized','help');

錯誤消息的內容是這樣的：

Error using network/sim (line 130) 
Input 1 size does not match net.inputs{1}.size. 

Error in Neural (line 92) 
[a,b]=max(sim(net,m_normalized));

你有什麼想法，我怎麼可以從顯示我的腳本輸出輸入圖像的位數是多少？順便說一句，完整的腳本代碼是在這裏作進一步參考：

的用於訓練使用的訓練後，模擬網絡神經網絡的輸入輸入

clc 
clear 
close all 

numOfPhotos = 90; 
imgRows = 100; 
imgCols = 50; 
X = zeros(numOfPhotos, (imgRows * imgCols)/100); 

%% Resize Images 
% myresize(imgRows,imgCols); 

% read train images 
datasetIndex = 0;  

for i = 1:numOfPhotos/10 
    for j = 1:numOfPhotos/9   
     datasetIndex = datasetIndex+1; 
     im = imread(['resized_train_numbers\' num2str(i) ' (' num2str(j) ').jpg']); 
     im = im2bw(im, graythresh(im));  

     c = 1; 
     for g = 1:imgRows/10 
      for e = 1:imgCols/10 
       s = sum(sum(im((g*10-9 : g*10),(e*10-9 : e*10)))); 
       X(datasetIndex, c) = s; 
       c = c+1;    
      end  
     end 
    end 
end 

datasetNormalized = zeros(numOfPhotos, imgRows*imgCols/100); 
%% Normalize dataset contents 
minDataset = min(min(X)); 
maxDataset = max(max(X)); 
for i = 1:numOfPhotos 
    for j = 1:imgRows*imgCols/100 
     datasetNormalized(i, j) = (X(i, j) - minDataset)/(maxDataset - minDataset); 
    end 
end 

%%Neural network part 

T = zeros(1, 90); 
for i = 1:90 
    T(i) = ceil(i/10); 
end 

setdemorandstream(491218382); 
net = fitnet(20); 
[net, tr]=train(net, datasetNormalized', T); 

% Read input image for recognition 

newImg = imread('plate_1\1.jpg'); 
newImg = imresize(newImg, [imgRows imgCols]); 
newImg = im2bw(newImg, graythresh(newImg)); 
scrsz = get(0, 'ScreenSize'); 
figure('Position', [1 1 scrsz(3)/3 scrsz(4)/2]), 
imshow(newImg); 

m = zeros(1, imgRows*imgCols/100); 
c = 1; 
for g = 1:imgRows/10 
    for e = 1:imgCols/10 
     s = sum(sum(newImg((g*10-9 : g*10), (e*10-9 : e*10)))); 
     m(c) = s; 
     c = c+1;    
    end 
end 

%Normalize m contents 
m_normalized = zeros(1, imgRows*imgCols/100); 
for i = 1:imgRows*imgCols/100  
    m_normalized(i) = (m(i)-min(m))/(max(m)-min(m)); 
end 

[a,b] = max(sim(net, m_normalized)); 
disp(b); 
msgbox(['digit is: ' num2str(b)], 'Digit recognized', 'help');

來源

2014-01-22 JasonStack

爲什麼不檢查'Input 1 size'和'net.inputs {1} .size'是否一樣？ – Mehraban

也許我不知道他們是什麼節正好在我的代碼：這是MATLAB說：'>> net.inputs {1} ANS = 神經網絡的輸入名：「輸入」 feedbackOutput： [] processFcns：{ 'fixunknowns'，removeconstantrows， mapminmax} processParams：{2個PARAMS 1×3單元陣列} processSettings：{3只設置1×3單元陣列} processedRange：[50X2雙] processedSize：50 範圍：[50x2雙] 大小：50 userdata :(你的自定義信息）'是否matl ab意思是「輸入1」的「網絡」？ – JasonStack

我想你應該檢查'm_normalized'大小和'net.input {1}'大小 – Mehraban

大小必須匹配。在上面的問題中，輸入是一個50x90矩陣。每列代表一個數字。每列都有相應的輸出。所以模擬結果（輸出）被分配到一個變量（b）中，然後顯示。上面生成錯誤的代碼是這樣的：
b=sim(net,m_normalized);
由於m_normalized是一個輸入，它必須與用於訓練網絡的列匹配。假設它是其中的一列。所以我們必須轉置它以製作50x1向量以匹配50x90形式的訓練輸入：
b=sim(net,m_normalized');
修復了錯誤。

來源

2014-01-23 10:11:17 JasonStack

Matlab神經網絡錯誤：輸入1大小不匹配net.inputs {1} .size

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