TrainNetworkWithMultipleOutputsExample.mlxを改変し動作確認しながら進めています。初めの「学習データの読み込み」における arrayDatastore を除きました。単に冒頭の digitTrain4DArrayData を紐解いただけです。このまま従来の imageDatastore と CombinedDatastore オブジェクトで押し通そうとしています。dsTrainを minibatchqueue に入力するのが次の課題です。
%[XTrain,T1Train,T2Train] = digitTrain4DArrayData;
digitTrainCSVPath = fullfile( matlabroot, 'toolbox', 'nnet', 'nndemos', 'nndatasets', 'DigitDataset', 'digitTrain.csv' );
digitTrainTable = readtable( digitTrainCSVPath, 'Delimiter', ',' );
digitPath = fullfile( matlabroot, 'toolbox', 'nnet', 'nndemos', 'nndatasets', 'DigitDataset' );
imagePaths = strcat(num2str(digitTrainTable.digit), filesep, digitTrainTable.image);
imagePaths = cellfun(@(s)strcat(digitPath,filesep,s),imagePaths,'UniformOutput',false);
digitImds = imageDatastore( imagePaths, 'LabelSource', 'foldernames' );
%imagesCellArray = digitImds.readall();
%numImages = numel( imagesCellArray );
%[h, w, c] = size( imagesCellArray{1} );
%XTrain = zeros( h, w, c, numImages ); %dsXTrain = arrayDatastore(XTrain,IterationDimension=4);
%for i=1:numImages, XTrain(:,:,:,i) = im2double( imagesCellArray{i} ); end
T1Train = digitImds.Labels; %dsT1Train = arrayDatastore(T1Train);
T2Train = digitTrainTable.angle; %dsT2Train = arrayDatastore(T2Train);
%dsTrain = combine(dsXTrain,dsT1Train,dsT2Train);
classNames = categories(T1Train);
numClasses = numel(classNames);
numObservations = numel(T1Train);
idx = randperm(numObservations,64);
I = imtile(subset(digitImds,idx)); % I = imtile(XTrain(:,:,:,idx));
figure
imshow(I)
改変したTrainNetworkWithMultipleOutputsExampleJ.mlxを添付しようかと思いましたが、copyrightがどうのこうのしてまずいのかなと懸念しています。進んだら追記致します。
