Экспорт сети в формат модели ONNX
exportONNXNetwork(
экспортирует нейронную сеть для глубокого обучения net
,filename
)net
с весами к файлу формата ONNX™ filename
. Если filename
существует, затем exportONNXNetwork
перезаписывает файл.
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.
exportONNXNetwork(
экспортирует сеть с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".net
,filename
,Name,Value
)
Из-за архитектурных различий между MATLAB® и ONNX, экспортируемая сеть может иметь отличную структуру по сравнению с исходной сетью.
Примечание
Если вы импортируете экспортируемую сеть, слои повторно импортированной сетевой силы отличаются от исходной сети и не могут поддерживаться.
Можно экспортировать обученную нейронную сеть для глубокого обучения MATLAB, которая включает несколько входных параметров и несколько выходных параметров к формату модели ONNX. Чтобы узнать о нескольких - входе и нескольких - выходная нейронная сеть для глубокого обучения, смотрите Несколько - Вход и Несколько - Выходные Сети.
exportONNXNetwork
не экспортирует настройки или свойства, связанные с сетевым обучением, такие как опции обучения, факторы скорости обучения или факторы регуляризации.
Если вы экспортируете сеть, которая содержит слой, который формат ONNX не поддерживает, то exportONNXNetwork
сохраняет заполнителя оператор ONNX вместо неподдерживаемого слоя и возвращает предупреждение. Вы не можете импортировать сеть ONNX с оператором заполнителя в другие среды глубокого обучения.
exportONNXNetwork
может экспортировать следующее:
Сети, которые имеют и сверточные слои и слои LSTM, например, для видео приложений классификации.
Все пользовательские слои (кроме nnet.onnx.layer.Flatten3dLayer
) это создается при импорте сетей из ONNX или TensorFlow™-Keras с помощью Конвертера Deep Learning Toolbox для Формата Модели ONNX или Средства импорта Deep Learning Toolbox для Моделей TensorFlow-Keras как в ниже таблицы.
Следующие слои:
Средство экспорта ONNX поддерживаемые слои |
---|
Слои Deep Learning Toolbox |
additionLayer |
averagePooling2dLayer |
averagePooling3dLayer |
batchNormalizationLayer |
bilstmLayer |
ClassificationOutputLayer |
clippedReluLayer |
concatenationLayer |
convolution2dLayer |
convolution3dLayer |
crop2dLayer |
CrossChannelNormalizationLayer |
depthConcatenationLayer |
dropoutLayer |
eluLayer |
fullyConnectedLayer
|
flattenLayer |
globalAveragePooling2dLayer |
globalMaxPooling2dLayer |
groupedConvolution2dLayer |
groupNormalizationLayer |
gruLayer |
imageInputLayer
|
image3dInputLayer |
leakyReluLayer |
lstmLayer |
maxPooling2dLayer |
maxPooling3dLayer |
maxUnpooling2dLayer |
multiplicationLayer |
RegressionOutputLayer |
reluLayer |
sequenceInputLayer |
sigmoidLayer |
softmaxLayer |
tanhLayer |
transposedConv2dLayer |
transposedConv3dLayer |
Средство импорта ONNX пользовательские слои |
nnet.onnx.layer.ClipLayer |
nnet.onnx.layer.ElementwiseAffineLayer |
nnet.onnx.layer.FlattenLayer |
nnet.onnx.layer.GlobalAveragePooling2dLayer |
nnet.onnx.layer.IdentityLayer |
nnet.onnx.layer.PReluLayer |
nnet.onnx.layer.TanhLayer |
Средство импорта Keras пользовательские слои |
nnet.keras.layer.FlattenCStyleLayer |
nnet.keras.layer.GlobalAveragePooling2dLayer |
nnet.keras.layer.TanhLayer |
nnet.keras.layer.ZeroPadding2dLayer |
Средство импорта Caffe пользовательские слои |
nnet.caffe.layer.TanhLayer |
Слои Computer Vision Toolbox™ |
pixelClassificationLayer (Computer Vision Toolbox) |
rcnnBoxRegressionLayer (Computer Vision Toolbox) |
roiInputLayer (Computer Vision Toolbox) |
roiMaxPooling2dLayer (Computer Vision Toolbox) |
spaceToDepthLayer (Computer Vision Toolbox) |
Слои Image Processing Toolbox™ |
resize2dLayer (Image Processing Toolbox) |
resize3dLayer (Image Processing Toolbox) |
Слои Text Analytics Toolbox™ |
wordEmbeddingLayer (Text Analytics Toolbox)
|
Для groupNormalizationLayer
, задайте numGroups
как "channel-wise"
сопоставлять экспортируемый слой с InstanceNormalization
ONNX оператор.
GroupNormalization
не стандартный оператор ONNX [3].
[1] Открытый Exchange Нейронной сети. https://github.com/onnx/.
[2] ONNX. https://onnx.ai/.
[3] Операторы ONNX. https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md.
importCaffeLayers
| importCaffeNetwork
| importKerasLayers
| importKerasNetwork
| importONNXLayers
| importONNXNetwork