我正在尝试使用vInputs
和vTargets
来训练我的神经网络以创建模型net
但无论我在我的代码中尝试纠正什么,我都会不断收到这个令人恼火的错误:
错误: 使用zeros时出错。超出了程序允许的最大变量大小。
我没有找到任何由我的代码创建的大数据,我有一个4GB的内存
我有230张图片需要分为3个部分'Sedan', 'SUV', 'Hatchback'
image size [15x26]
我使用此代码将gabor filter
提取的单张图片的特征转换为Feature Vector
function IMVECTOR = im2vec (img)
load Gabor;
img = adapthisteq(img);
Features75x208 = cell(5,8);
for s = 1:5
for j = 1:8
Features75x208{s,j} = mminmax(abs(ifft2(G{s,j}.*fft2(double(img),32,32),15,26)));
end
end
Features25x70 = cell2mat(Features75x208);
Features25x70 (3:3:end,:)=[];
Features25x70 (2:2:end,:)=[];
Features25x70 (:,3:3:end)=[];
Features25x70 (:,2:2:end)=[];
IMVECTOR = reshape (Features25x70,[1750 1]);
现在,在创建了特征向量之后,我使用相同的函数为230个图像创建了vInputs
。
因此,我得到了
1. vInputs=[1750x230].
2. vTargets=[4x230].
但每当我运行Project
时,我都会在function
中收到错误。
function net = create_pr_net(inputs,targets)
%CREATE_PR_NET Creates and trains a pattern recognition neural network.
% Create Network
numHiddenNeurons = 35;
net = newpr(inputs,targets,numHiddenNeurons);
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;
% Train and Apply Network
[net,tr] = train(net,inputs,targets);% <== ERROR OCCURS HERE<==
outputs = sim(net,inputs);
% Plot
plotperf(tr);
plotconfusion(targets,outputs);
save net net
这是完整的错误:
Error using zeros
Maximum variable size allowed by the program is exceeded.
Error in nnMex2.codeHints (line 117)
hints.TEMP =
zeros(1,ceil(tempSize/8),'double');
Error in nncalc.setup2 (line 13)
calcHints = calcMode.codeHints(calcHints);
Error in network/train (line 306)
[calcLib,calcNet] = nncalc.setup2(calcMode,calcNet,calcData,calcHints);
Error in create_pr_net (line 14)
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
Error in executeMe (line 22)
net=create_pr_net(vInputs,vTargets);
请帮帮我,问我是否遗漏了什么,需要详细说明。
值tempSize
:
编辑:嗯,我发现当我使用32位系统时,我一次最多可以处理2^32 = 4.294967e+09
。
如果我使用的是64位,我可以一次解决有关2^64 = 9.22337e+18
地址的问题
那么你们可以给我一些关于如何让它在我的系统上工作的想法。