MATLAB個人ピットガイド
MATLAB個人入坑ビッグデータファイル の読み取りと保存画像サイズの調整 深さ事前訓練モデル を用いる
最近はいろいろな理由でmatlabが使われていますが、pythonに比べて、個人的にはmatlabのコードは数学式のほうが可読性が高く、数学式と原理が分かれば、コードを読むのが楽だと思います.pythonの様々な変換演算は混同されやすい.しかしpythonの利点は,様々なライブラリファイルがあり,可視化分析など多様化・多様化した作業を行う際にpythonを用いたライブラリファイルが簡潔に完成できることである.pythonは、その原理を理解する必要がなく、作業を完了するのに適しています.
次に、matlabの使用中に発生した問題について主に説明します.
ビッグデータファイルの読み込みと保存
ビッグデータの保存と読み出しについては、以下のコード(xは変数名)を直接実行します.
xのデータ量が多すぎるため、保存に失敗する可能性があります.そのため、次のコードを実行する必要があります.
上記のコードに示すように、matfileはデータを有効に保存できます.データを0に等しくするには、まずスペースを開きます.その後、データを保存する際にdata.Ytrainの次元を指定する必要があります.
画像サイズの変更
一般に、matlab VGGプリトレーニングモデルでは、必要な入力画像サイズは224 x 224 x 3である.私たちの画像はマルチチャネルである場合もあり、128 x 128のサイズである場合もあります.(1)階調画像に対して画像チャネルを調整し、単一チャネルを3回コピーして3チャネルにする.多重スペクトル画像(多重チャネル)については,PCAを用いて三チャネルの画像形式に次元を下げた.(2)画像サイズを調整する.一般的に次の関数が使用されます.
MとNはそれぞれ調整後の行数と列数である.その中には、内挿法など、関数に調整方法を追加することもできます.公式ドキュメントは次のとおりです.リンク:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imresize.html.
深度事前トレーニングモデルの使用
一般的にはvgg_が必要ですNetで使います.matlabのキットを使用してvgg 16を直接実行するか、vgg 16.matファイルをダウンロードして、事前トレーニングモデルをオフラインでロードできます.matconvnetツールパッケージが使用されます.このキットはcnnのトレーニングなどの操作を実現します.このキットをインストールするには、多大な労力と時間がかかります.最終的にgccのバージョンが対応していないため、gccバージョンを4.9.2にインストールする必要があることが分かった.gccソースコードを使用してインストール(直接ダウンロードしてアップロード)、ファイルを解凍してインストールします.インストール手順は下図のURLで行います.リンク:https://www.jianshu.com/p/f0b28fb4661d.
最近はいろいろな理由でmatlabが使われていますが、pythonに比べて、個人的にはmatlabのコードは数学式のほうが可読性が高く、数学式と原理が分かれば、コードを読むのが楽だと思います.pythonの様々な変換演算は混同されやすい.しかしpythonの利点は,様々なライブラリファイルがあり,可視化分析など多様化・多様化した作業を行う際にpythonを用いたライブラリファイルが簡潔に完成できることである.pythonは、その原理を理解する必要がなく、作業を完了するのに適しています.
次に、matlabの使用中に発生した問題について主に説明します.
ビッグデータファイルの読み込みと保存
ビッグデータの保存と読み出しについては、以下のコード(xは変数名)を直接実行します.
save xx.mat x
xのデータ量が多すぎるため、保存に失敗する可能性があります.そのため、次のコードを実行する必要があります.
data=matfile('DCMHdataset.mat','writable',true);
data.Ytrain(1:64,1:64,1:3,1:75000)=0;
上記のコードに示すように、matfileはデータを有効に保存できます.データを0に等しくするには、まずスペースを開きます.その後、データを保存する際にdata.Ytrainの次元を指定する必要があります.
画像サイズの変更
一般に、matlab VGGプリトレーニングモデルでは、必要な入力画像サイズは224 x 224 x 3である.私たちの画像はマルチチャネルである場合もあり、128 x 128のサイズである場合もあります.(1)階調画像に対して画像チャネルを調整し、単一チャネルを3回コピーして3チャネルにする.多重スペクトル画像(多重チャネル)については,PCAを用いて三チャネルの画像形式に次元を下げた.(2)画像サイズを調整する.一般的に次の関数が使用されます.
A=imresize（input，[M,N]）
MとNはそれぞれ調整後の行数と列数である.その中には、内挿法など、関数に調整方法を追加することもできます.公式ドキュメントは次のとおりです.リンク:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imresize.html.
深度事前トレーニングモデルの使用
一般的にはvgg_が必要ですNetで使います.matlabのキットを使用してvgg 16を直接実行するか、vgg 16.matファイルをダウンロードして、事前トレーニングモデルをオフラインでロードできます.matconvnetツールパッケージが使用されます.このキットはcnnのトレーニングなどの操作を実現します.このキットをインストールするには、多大な労力と時間がかかります.最終的にgccのバージョンが対応していないため、gccバージョンを4.9.2にインストールする必要があることが分かった.gccソースコードを使用してインストール(直接ダウンロードしてアップロード)、ファイルを解凍してインストールします.インストール手順は下図のURLで行います.リンク:https://www.jianshu.com/p/f0b28fb4661d.