Слой, заменяющий неподдерживаемый слой Keras или ONNX
PlaceholderLayer является слоем, который importKerasLayers и importONNXLayers вставляют в график массива или слоя слоя вместо неподдерживаемого слоя Keras или ONNX™.
Импорт слоев от сети Keras или ONNX, которая имеет слои, которые не поддержаны Deep Learning Toolbox™, создает объекты PlaceholderLayer.
Задайте сетевой файл Keras, чтобы импортировать слои из.
modelfile = 'digitsDAGnetwithnoise.h5';Импортируйте сетевую архитектуру. Сеть включает некоторые типы слоя, которые не поддержаны Deep Learning Toolbox. Функция importKerasLayers заменяет каждый неподдерживаемый слой на слой заполнителя и возвращает предупреждающее сообщение.
lgraph = importKerasLayers(modelfile)
Warning: Unable to import some Keras layers, because they are not yet supported by the Deep Learning
Toolbox. They have been replaced by placeholder layers. To find these layers, call the function
findPlaceholderLayers on the returned object.
> In nnet.internal.cnn.keras.importKerasLayers (line 26)
In importKerasLayers (line 102)
lgraph =
LayerGraph with properties:
Layers: [15×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [15×2 table]Отобразите импортированные слои сети. Два слоя заполнителя заменяют Гауссовы шумовые слои в сети Keras.
lgraph.Layers
ans =
15x1 Layer array with layers:
1 'input_1' Image Input 28x28x1 images
2 'conv2d_1' Convolution 20 7x7 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
3 'conv2d_1_relu' ReLU ReLU
4 'conv2d_2' Convolution 20 3x3 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
5 'conv2d_2_relu' ReLU ReLU
6 'gaussian_noise_1' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
7 'gaussian_noise_2' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
8 'max_pooling2d_1' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding 'same'
9 'max_pooling2d_2' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding 'same'
10 'flatten_1' Flatten C-style Flatten activations into 1D assuming C-style (row-major) order
11 'flatten_2' Flatten C-style Flatten activations into 1D assuming C-style (row-major) order
12 'concatenate_1' Depth concatenation Depth concatenation of 2 inputs
13 'dense_1' Fully Connected 10 fully connected layer
14 'activation_1_softmax' Softmax softmax
15 'ClassificationLayer_activation_1' Classification Output crossentropyexНайдите слои заполнителя с помощью findPlaceholderLayers. Выходной аргумент содержит два слоя заполнителя, которые importKerasLayers вставил вместо Гауссовых шумовых слоев сети Keras.
placeholders = findPlaceholderLayers(lgraph)
placeholders =
2x1 PlaceholderLayer array with layers:
1 'gaussian_noise_1' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
2 'gaussian_noise_2' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
Отобразите настройку каждого слоя заполнителя.
gaussian1.KerasConfiguration gaussian2.KerasConfiguration
ans =
struct with fields:
trainable: 1
name: 'gaussian_noise_1'
stddev: 1.5000
ans =
struct with fields:
trainable: 1
name: 'gaussian_noise_2'
stddev: 0.7000
Этот пример показывает, как импортировать слои из предварительно обученной сети Keras, заменить неподдерживаемые слои на пользовательские слои и собрать слои в сеть, готовую к прогнозу.
Импортируйте сеть Keras
Импортируйте слои из сетевой модели Keras. Сеть в 'digitsDAGnetwithnoise.h5' классифицирует изображения цифр.
filename = 'digitsDAGnetwithnoise.h5'; lgraph = importKerasLayers(filename,'ImportWeights',true);
Warning: Unable to import some Keras layers, because they are not yet supported by the Deep Learning Toolbox. They have been replaced by placeholder layers. To find these layers, call the function findPlaceholderLayers on the returned object.
Сеть Keras содержит некоторые слои, которые не поддержаны Deep Learning Toolbox. Функция importKerasLayers выводит предупреждение и заменяет неподдерживаемые слои на слои заполнителя.
Постройте график слоя с помощью plot.
figure
plot(lgraph)
title("Imported Network")
Замените слои заполнителя
Чтобы заменить слои заполнителя, сначала идентифицируйте имена слоев, чтобы заменить. Найдите слои заполнителя с помощью findPlaceholderLayers.
placeholderLayers = findPlaceholderLayers(lgraph)
placeholderLayers =
2x1 PlaceholderLayer array with layers:
1 'gaussian_noise_1' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
2 'gaussian_noise_2' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
Отобразите настройки Keras этих слоев.
placeholderLayers.KerasConfiguration
ans = struct with fields:
trainable: 1
name: 'gaussian_noise_1'
stddev: 1.5000
ans = struct with fields:
trainable: 1
name: 'gaussian_noise_2'
stddev: 0.7000
Задайте пользовательский Гауссов шумовой слой. Чтобы создать этот слой, сохраните файл gaussianNoiseLayer.m в текущей папке. Затем создайте два Гауссовых шумовых слоя с теми же настройками как импортированные слои Keras.
gnLayer1 = gaussianNoiseLayer(1.5,'new_gaussian_noise_1'); gnLayer2 = gaussianNoiseLayer(0.7,'new_gaussian_noise_2');
Замените слои заполнителя на пользовательские слои с помощью replaceLayer.
lgraph = replaceLayer(lgraph,'gaussian_noise_1',gnLayer1); lgraph = replaceLayer(lgraph,'gaussian_noise_2',gnLayer2);
Постройте обновленный график слоя с помощью plot.
figure
plot(lgraph)
title("Network with Replaced Layers")
Задайте имена классов
Если импортированный слой классификации не содержит классы, то необходимо задать их перед прогнозом. Если вы не задаете классы, то программное обеспечение автоматически устанавливает классы на 1, 2..., N, где N является количеством классов.
Найдите индекс слоя классификации путем просмотра свойства Layers графика слоя.
lgraph.Layers
ans =
15x1 Layer array with layers:
1 'input_1' Image Input 28x28x1 images
2 'conv2d_1' Convolution 20 7x7x1 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
3 'conv2d_1_relu' ReLU ReLU
4 'conv2d_2' Convolution 20 3x3x1 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
5 'conv2d_2_relu' ReLU ReLU
6 'new_gaussian_noise_1' Gaussian Noise Gaussian noise with standard deviation 1.5
7 'new_gaussian_noise_2' Gaussian Noise Gaussian noise with standard deviation 0.7
8 'max_pooling2d_1' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding 'same'
9 'max_pooling2d_2' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding 'same'
10 'flatten_1' Flatten C-style Flatten activations into 1D assuming C-style (row-major) order
11 'flatten_2' Flatten C-style Flatten activations into 1D assuming C-style (row-major) order
12 'concatenate_1' Depth concatenation Depth concatenation of 2 inputs
13 'dense_1' Fully Connected 10 fully connected layer
14 'activation_1' Softmax softmax
15 'ClassificationLayer_activation_1' Classification Output crossentropyex
Слой классификации имеет имя 'ClassificationLayer_activation_1'. Просмотрите слой классификации и проверяйте свойство Classes.
cLayer = lgraph.Layers(end)
cLayer =
ClassificationOutputLayer with properties:
Name: 'ClassificationLayer_activation_1'
Classes: 'auto'
OutputSize: 'auto'
Hyperparameters
LossFunction: 'crossentropyex'
Поскольку свойством Classes слоя является 'auto', необходимо задать классы вручную. Установите классы на 0, 1..., 9, и затем замените импортированный слой классификации на новый.
cLayer.Classes = string(0:9)
cLayer =
ClassificationOutputLayer with properties:
Name: 'ClassificationLayer_activation_1'
Classes: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
OutputSize: 10
Hyperparameters
LossFunction: 'crossentropyex'
lgraph = replaceLayer(lgraph,'ClassificationLayer_activation_1',cLayer);Соберите сеть
Соберите график слоя с помощью assembleNetwork. Функция возвращает объект DAGNetwork, который готов использовать для прогноза.
net = assembleNetwork(lgraph)
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [15×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [15×2 table]
assembleNetwork | findPlaceholderLayers | importKerasLayers | importONNXLayers