matlab 中[trainedNet, info] = nnet.internal.cnn.trainNetwork.doTrainNetwork(factory,varargin{:});

在MATLAB的Neural Network Toolbox中，`nnet.internal.cnn.trainNetwork.doTrainNetwork`是一个私有函数，用于训练卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。当你看到这样的调用格式 `trainedNet, info = nnet.internal.cnn.trainNetwork.doTrainNetwork(factory, varargin{:})`，它通常发生在使用`trainNetwork`函数训练CNN模型但直接访问底层训练过程的时候。 - `factory` 参数通常包含了一个`network`对象，描述了你要训练的网络结构，包括层的类型、大小和连接方式等。 - `varargin{:}` 包含了一系列的参数，可能是训练选项（如学习率、批次大小、迭代次数等），也可能包括输入数据 (`XTrain` 和 `YTrain`) 或者验证数据 (`ValidationData`) 等。这个函数返回两个值： - `trainedNet`：经过训练后的神经网络模型，可以用来做预测。 - `info`：训练过程中产生的信息，通常包含了损失历史、学习率调整记录等训练统计信息。这是一个示例： ```matlab % 定义网络结构和训练选项 layers = [imageInputLayer([32 32 3]) convolution2dLayer(3,16,'Padding','same') reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) fullyConnectedLayer(10) % 输出10个类别 softmaxLayer classificationLayer]; factory = layerGraph(layers); % 训练并获取信息 [trainNet, info] = nnet.internal.cnn.trainNetwork.doTrainNetwork(factory, ... 'TrainingData', imageDataTrain, 'Labels', labelsTrain, ... 'ValidationData', imageDataValidation, 'ValidationLabels', labelsValidation, ... 'MaxEpochs', 5); ```

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matlab 中[trainedNet, info] = nnet.internal.cnn.trainNetwork.doTrainNetwork(factory,varargin{:});

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layer = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer(internalLayer)

错误使用trainNetwork输入参数太多。net = trainNetwork(train_data,train_labels,layers，options);错误使用nnet.internal.cnn.trainNetwork.DLTInputParser>iPar:输入参数太多。

错误使用 nnet.internal.cnngpu.convolveForward2D Unexpected error calling cuDNN: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED.

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def test_convtasnet(): x = torch.randn(4, 32) nnet = ConvTasNet() s = nnet(x) print(str(look_parameters(nnet))+' Mb') print(s[1].shape)

model1 <- n# weights: 31 Error in nnet.default(x, y, w, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 2) In addition: Warning message: In nnet.default(x, y, w, ...) : NAs introduced by coercion

[11×1 nnet.cnn.layer.Layer]

仍然报：错误使用 nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM 'ValidationData' 的值无效。验证数据必须为具有输入数据和响应的表、数据存储或元胞数组。

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