Exponenta Banner
exponenta event banner

next

Получите следующий мини-пакет данных из minibatchqueue

свернуть все на странице

    Синтаксис

    [x1,...,xN] = next(mbq)

    Описание

    [x1,...,xN] = next(mbq) возвращает мини-пакет данных, подготовленных с помощью minibatchqueue объект mbq. Функция возвращает столько же переменных сколько количество выходных параметров mbq.

    Примеры

    свернуть все

    Создайте minibatchqueue и получите мини-пакет.

    Создайте minibatchqueue от datastore. Установите MiniBatchSize свойство к 2.

    auimds = augmentedImageDatastore([100 100],digitDatastore);
mbq = minibatchqueue(auimds,'MiniBatchSize',2,"MiniBatchFormat",{'SSBC','BC'})
    mbq = 
minibatchqueue with 2 outputs and properties:

   Mini-batch creation:
           MiniBatchSize: 2
        PartialMiniBatch: 'return'
            MiniBatchFcn: 'collate'
    DispatchInBackground: 0

   Outputs:
              OutputCast: {'single'  'single'}
         OutputAsDlarray: [1 1]
         MiniBatchFormat: {'SSBC'  'BC'}
       OutputEnvironment: {'auto'  'auto'}

    Использование next получить мини-пакет. mbq имеет два выходные параметры.

    [X,Y] = next(mbq);

    X мини-пакет, содержащий два изображения от datastore. Y содержит метки классификации тех изображений. Проверяйте размер и формат данных мини-пакетных переменных.

    size(X)
dims(X)
size(Y)
dims(Y)
    ans = 1×4    
   100   100     1     2
ans = 'SSCB'
ans = 1×2    
     1     2
ans = 'CB'

    Входные параметры

    свернуть все

    Очередь мини-пакетов в виде minibatchqueue объект.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Мини-пакет, возвращенный как числовой массив или массив ячеек.

    Номер и тип переменных, возвращенных следующим, зависят от настройки mbq. Функция возвращает столько же переменных сколько количество выходных параметров mbq.

    Смотрите также

    | |

    Темы

    Введенный в R2020b

    Документация Deep Learning Toolbox

    Поддержка