Matlab deep work designer生成的代码和结构设置不同，显示层未连接

[weixin_45775093]

Matlab版本64位2020a，系统windows10.
在matlab官方示例中复制了网络结构部分的代码，（https://www.mathworks.com/help/d ... unfoldinglayer.html）

filterSize = 5;
numFilters = 20;
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 10;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(6,'Name','input')

    sequenceFoldingLayer('Name','fold')

    convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Name','conv')
    batchNormalizationLayer('Name','bn')
    reluLayer('Name','relu')

    sequenceUnfoldingLayer('Name','unfold')
    flattenLayer('Name','flatten')

    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last','Name','lstm')

    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classification')];

lgraph = layerGraph(layers);
lgraph = connectLayers(lgraph,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');

figure
plot(lgraph)

因为要把最后的分类换成回归，所以将代码导入deep work deginer准备修改最后一层再导出，但是导入之后生成的结构图没有连接完整，如图，报错原因:
层 'conv': 输入大小不匹配。此层的输入大小与预期的输入大小不同。
此层的输入:
来自 层 'fold' 输出 'out' (输出大小 6)
层 'fold': 未连接的输出。每个层输出必须连接到另一层的输入。
检测到未连接的输出:
输出 'miniBatchSize'
层 'unfold': 未连接的输入。每个层输入必须连接到另一个层的输出。
检测到未连接的输入:
输入 'miniBatchSize'

在deep work deginer中把输入输出连接好之后重新生成代码，把网络部分的代码进行了替换，运行后报错和上面一样，但plot(lgraph)绘制出的图又是连接好的。

求助：请问为什么代码导入后生成的结构图和官网中不一样？为什么在工具包中连接好的网络导出之后又报错没有连接好？

[wz_Insomnia]

@weixin_45775093 老哥，解决了吗，是什么问题

[weixin_45775093]

这是导入之后显示的网络，fold和unfold没有连接完整

[weixin_45775093]

这是修改之后生成的代码

[weixin_45775093]

这是plot(lgraph)出的图，但报错还是没有连接

[all_is_right]

兄弟我终于成功了 训练的时候用lgraph作为最终的layer，net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);就可以了

[神说要有光.705]

兄弟，你找到原因了吗