configure

R2026b

（即将删除）配置网络输入和输出，以最好地匹配输入数据和目标数据

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以后的版本中将会删除 configure。有关详细信息，请参阅将旧版神经网络代码转移到 dlnetwork 工作流。

有关更新代码的建议，请参阅版本历史记录。

语法

net = configure(net,x,t)
net = configure(net,x)
net = configure(net,'inputs',x,i)
net = configure(net,'outputs',t,i)

描述

net = configure(net,x,t) 接受输入数据 x 和目标数据 t，并配置网络的输入和输出以匹配输入数据和目标数据。

配置是设置网络输入和输出大小和范围、输入预处理设置和输出后处理设置以及权重初始化设置以匹配输入数据和目标数据的过程。

在初始化网络的权重和偏置之前，必须进行配置。如果网络未配置，第一次调用 train 时系统会自动对网络进行配置和初始化。或者，可以通过调用该函数或通过手动设置网络的输入和输出大小、范围、处理设置和初始化设置属性来手动配置网络。

示例

net = configure(net,x) 仅配置输入。

net = configure(net,'inputs',x,i) 配置使用索引向量 i 指定的输入。如果未指定 i，则配置所有输入。

net = configure(net,'outputs',t,i) 配置使用索引向量 i 指定的输出。如果未指定 i，则配置所有输出。

示例

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打开实时脚本

此示例说明如何针对简单拟合问题手动配置网络，而不是使用训练函数。

[x,t] = simplefit_dataset;
net = feedforwardnet(20); 
view(net)

net = configure(net,x,t); 
view(net)

输入参数

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输入网络，指定为网络对象。要创建网络对象，请使用 feedforwardnet 或 narxnet 等函数。

网络输入，指定为矩阵。

网络目标，指定为矩阵。

要配置的输入或输出的索引，指定为向量。

输出参量

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已配置的网络，以网络对象形式返回。

版本历史记录

在 R2010b 中推出

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另请参阅

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