関数endclearに関するエラーの解決法
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こんにちは。小熊塁です。
分類ネットワークの回帰ネットワークへの変換 というドキュメントを元に
cd 'D:\Thasis\回帰用データセット25転移'
folder_name=pwd;
imds=imageDatastore(folder_name);
XValidation=zeros(227,227,1,25);
for i=1:numel(imds.Files)
I=imread(imds.Files{i});
XValidation(:,:,:,i)=I;
end
YTrain=[216.7;276.7;258.3;126.7;223.3;156.7;215.0;213.3;203.3;258.3;
143.3;180.0;148.3;261.7;163.3;235.0;220;305.0;183.3;146.7;200.0;175.0;123.3;106.7;178.3;206.7;183.3;
145.0;245.0;218.3;220.0;270.0;148.3;163.3;193.3;215.0;141.7;281.7;173.3;156.7;176.7;146.7;205.0;
168.3;195.0;220.0;113.3;131.7;115.0;105.0;108.3;118.3;143.3;118.3;95.0;115.0;123.3;173.3;216.7;113.3;181.7;161.7;135.0;
141.7;123.3;216.7;153.3;233.3;151.7;153.3];
YValidation=[174.2;313.3;286.7;316.7;145.0;193.3;316.7;243.3;228.3;241.7;230.0;115.0;206.7;216.7;138.3;146.7;223.3;275.0;163.3;158.3;128.3;216.7;158.3;138.3;135.0];
net = squeezenet;
layers = net.Layers;
numResponses = 1;
layers = [
layers(1:12)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
layers(1:12) = freezeWeights(layers(1:12));
options = trainingOptions('sgdm',...
'InitialLearnRate',0.001, ...
'ValidationData',{XValidation,YValidation},...
'Plots','training-progress',...
'Verbose',false);
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
YPred = predict(net,XValidation);
predictionError = YValidation - YPred;
thr = 10;
numCorrect = sum(abs(predictionError) < thr);
numImagesValidation = numel(YValidation);
accuracy = numCorrect/numImagesValidation
rmse = sqrt(mean(predictionError.^2))
という風なコードを作成したのですが、関数freezeWeightsにおける
function layers = freezeWeights(layers)
for ii = 1:size(layers,1)
props = properties(layers(ii));
for p = 1:numel(props)
propName = props{p};
if ~isempty(regexp(propName, 'LearnRateFactor$', 'once'))
layers(ii).(propName) = 0;
end
end
endclear
end
endclearが認識されず、学習まで行きつけません。
もしこれを解決する方法を知っている方がいれば、ご助言を頂きたいです。
よろしくお願いします。
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Kojiro Saito
am 6 Dez. 2021
ドキュメントのコード例を確認しましたが、freezeWeightsの中身はendclearではなく、endだけになっていました。
function layers = freezeWeights(layers)
for ii = 1:size(layers,1)
props = properties(layers(ii));
for p = 1:numel(props)
propName = props{p};
if ~isempty(regexp(propName, 'LearnRateFactor$', 'once'))
layers(ii).(propName) = 0;
end
end
end % ← endのみにする
end
おそらく、ワークスペースを消去するために使ったclearコマンドが、freezeWeights.mのfor文のendの後に追記されてしまったのかと思われます。
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