importONNXLayers
Импортируйте слои из сети ONNX
Описание
Импортируйте слои из сети ONNX™ (Open Neural Network Exchange).
layers = importONNXLayers(modelfile)modelfile. Можно обучить импортированные слои на новом наборе данных или собрать слои в сеть, готовую к прогнозу. Для примера рабочего процесса сборки сети смотрите, Собирают Сеть от Предварительно обученных Слоев Keras.
Эта функция требует Конвертера Deep Learning Toolbox™ для пакета поддержки Формата Модели ONNX. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция обеспечивает ссылку на загрузку.
layers = importONNXLayers(modelfile,Name,Value)
Например, importONNXLayers(modelfile,'ImportWeights',false) импортирует сетевую архитектуру без весов из файла modelfile.
Примеры
Загрузите и установите конвертер Deep Learning Toolbox для формата модели ONNX
Загрузите и установите Конвертер Deep Learning Toolbox для пакета поддержки Формата Модели ONNX.
Введите importONNXLayers в командной строке.
importONNXLayers
Если Конвертер Deep Learning Toolbox для Формата Модели ONNX не установлен, то функция обеспечивает ссылку на необходимый пакет поддержки в Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните по ссылке, и затем нажмите Install. Проверяйте, что установка успешна путем импорта сети из файла модели 'cifarResNet.onnx' в командной строке. Если пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.
modelfile = 'cifarResNet.onnx'; layers = importONNXLayers(modelfile,'OutputLayerType','classification')
layers =
LayerGraph with properties:
Layers: [77×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [85×2 table]Импортируйте сетевую архитектуру ONNX
Импортируйте архитектуру и веса остаточной нейронной сети, обученной на наборе данных CIFAR-10. Задайте файл, содержащий сеть ONNX и тип выходного слоя, чтобы добавить к импортированной сети.
modelfile = 'cifarResNet.onnx'; lgraph = importONNXLayers(modelfile, ... 'OutputLayerType','classification', ... 'ImportWeights',true)
lgraph =
LayerGraph with properties:
Layers: [77×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [85×2 table]
Анализируйте импортированную сетевую архитектуру.
analyzeNetwork(lgraph);
Входные параметры
Выходные аргументы
Советы
Если сеть ONNX содержит слой, который Конвертер Deep Learning Toolbox для Формата Модели ONNX не поддерживает, то
importONNXLayersвставляет слой заполнителя вместо неподдерживаемого слоя. Чтобы найти имена и индексы неподдерживаемых слоев в сети, используйтеfindPlaceholderLayersфункция. Затем можно заменить слой заполнителя на новый слой, который вы задаете. Чтобы заменить слой, используйтеreplaceLayer.importONNXLayersподдерживает следующие операторы ONNX, с некоторыми ограничениями:AddAveragePoolBatchNormalizationClipConcatConvConvTransposeDivDropoutFlattenGemmGlobalAveragePoolIdentityLRNLSTMLeakyReluMaxPoolMatMulMulPReluReluReshapeSigmoidSoftmaxSubSumTanhImageScaler
Рабочий процесс для сборки слоев, импортированных из ONNX в сеть, готовую к прогнозу, совпадает с собирающимися слоями, импортированными из Keras. Для примера этого рабочего процесса смотрите, Собирают Сеть от Предварительно обученных Слоев Keras.
Смотрите также
assembleNetwork | exportONNXNetwork | findPlaceholderLayers | importCaffeLayers | importCaffeNetwork | importKerasLayers | importKerasNetwork | importONNXNetwork | replaceLayer
Темы
- Глубокое обучение в MATLAB
- Предварительно обученные глубокие нейронные сети
- Список слоев глубокого обучения
- Задайте пользовательские слои глубокого обучения
- Задайте пользовательский слой глубокого обучения параметрами Learnable
- Проверяйте пользовательскую валидность слоя
- Соберите сеть от предварительно обученных слоев Keras