Импортируйте предварительно обученную сеть Keras и веса
импортирует предварительно обученную сеть TensorFlow™-Keras и ее веса от net
= importKerasNetwork(modelfile
)modelfile
.
Эта функция требует Средства импорта Deep Learning Toolbox™ для пакета поддержки Моделей TensorFlow-Keras. Если этот пакет поддержки не установлен, функция обеспечивает ссылку на загрузку.
импортирует предварительно обученную сеть TensorFlow-Keras и ее веса с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".net
= importKerasNetwork(modelfile
,Name,Value
)
Например, importKerasNetwork(modelfile,'WeightFile',weights)
импортирует сеть из файла модели modelfile
и веса из файла веса weights
. В этом случае, modelfile
может быть в HDF5 или формате JSON, и файл веса должен быть в формате HDF5.
importKerasNetwork
может импортировать сеть со следующими типами слоя Keras, с некоторыми ограничениями. Если сеть содержит какой-либо другой тип слоя, то программное обеспечение возвращает сообщение об ошибке. В этом случае можно все еще использовать importKerasLayers
импортировать сетевую архитектуру и веса.
Поддерживаемый слой Keras | Соответствующий слой Deep Learning Toolbox |
---|---|
Add | additionLayer |
| Слои: |
Усовершенствованные активации:
| Слои:
|
AveragePooling2D | averagePooling2dLayer |
BatchNormalization | batchNormalizationLayer |
Bidirectional(LSTM(__)) | bilstmLayer |
Concatenate | depthConcatenationLayer |
Conv2D | convolution2dLayer |
Conv2DTranspose | transposedConv2dLayer |
CuDNNLSTM | lstmLayer |
Dense | fullyConnectedLayer |
DepthwiseConv2D | groupedConvolution2dLayer |
Dropout | dropoutLayer |
Embedding | wordEmbeddingLayer (Text Analytics Toolbox) |
Flatten | nnet.keras.layer.FlattenCStyleLayer |
GlobalAveragePooling2D | globalAveragePooling2dLayer |
GlobalMaxPooling2D | globalMaxPooling2dLayer |
GRU | gruLayer |
Input | imageInputLayer |
LSTM | lstmLayer |
MaxPooling2D | maxPooling2dLayer |
Multiply | multiplicationLayer |
SeparableConv2D | groupedConvolution2dLayer или convolution2dLayer |
UpSampling2D | resize2dLayer (Image Processing Toolbox) |
UpSampling3D | resize3dLayer (Image Processing Toolbox) |
ZeroPadding2D | nnet.keras.layer.ZeroPadding2DLayer |
*Для слоя PReLU, importKerasNetwork
заменяет масштабный коэффициент с векторным знаком на среднее значение векторных элементов. Можно возвратить параметр к вектору после импорта. Для примера смотрите Импорт Слой Keras PReLU.
importKerasNetwork
поддерживает следующие функции потерь Keras:
mean_squared_error
categorical_crossentropy
sparse_categorical_crossentropy
binary_crossentropy
Можно импортировать сеть Keras с несколькими входными параметрами и несколькими выходными параметрами (MIMO). Использование importKerasNetwork
если сеть включает входную информацию о размере для входных параметров и информацию о потере для выходных параметров. В противном случае использовать importKerasLayers
. importKerasLayers
функция вставляет слои заполнителя для вводов и выводов. После импорта можно найти и заменить слои заполнителя при помощи findPlaceholderLayers
и replaceLayer
, соответственно. Рабочий процесс для импорта сетей MIMO Keras совпадает с рабочим процессом для импорта сетей MIMO ONNX™. Для примера смотрите Импорт Сеть ONNX с Несколькими Выходными параметрами. Чтобы узнать о нейронной сети для глубокого обучения с несколькими входными параметрами и несколькими выходными параметрами, смотрите Несколько - Вход и Несколько - Выходные Сети.
Чтобы использовать предварительно обученную сеть для предсказания или передачи обучения на новых изображениях, необходимо предварительно обработать изображения таким же образом, как изображения, используемые, чтобы обучить импортированную модель, были предварительно обработаны. Изменение размеров изображений, вычитание среднего изображения и преобразование изображений от RGB до формата BGR являются наиболее распространенными операциями предварительной обработки.
Для получения дополнительной информации о предварительной обработке изображений для обучения и предсказания, смотрите, Предварительно обрабатывают Изображения для Глубокого обучения.
[1] Keras: библиотека Python Deep Learning. https://keras.io.
exportONNXNetwork
| importCaffeLayers
| importCaffeNetwork
| importKerasLayers
| importONNXLayers
| importONNXNetwork