Импортируйте предварительно обученную сеть Keras и веса
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.
Загрузите и установите Конвертер Deep Learning Toolbox для пакета поддержки Моделей TensorFlow.
Введите importKerasNetwork в командной строке.
importKerasNetwork
Если Конвертер Deep Learning Toolbox для пакета поддержки Моделей TensorFlow 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 'digitsDAGnet.h5' в командной строке. Если необходимый пакет поддержки установлен, то функция возвращает DAGNetwork объект.
modelfile = 'digitsDAGnet.h5';
net = importKerasNetwork(modelfile)Warning: Saved Keras networks do not include classes. Classes will be set to categorical(1:N), where N is the number of classes in the classification output layer of the network. To specify classes, use the 'Classes' argument.
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [13x1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [13x2 table]
InputNames: {'input_1'}
OutputNames: {'ClassificationLayer_activation_1'}
Задайте файл, чтобы импортировать. Файл digitsDAGnet.h5 содержит направленную сверточную нейронную сеть графа без петель, которая классифицирует изображения цифр.
modelfile = 'digitsDAGnet.h5';Импортируйте сеть.
net = importKerasNetwork(modelfile)
Warning: Saved Keras networks do not include classes. Classes will be set to categorical(1:N), where N is the number of classes in the classification output layer of the network. To specify classes, use the 'Classes' argument.
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [13x1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [13x2 table]
InputNames: {'input_1'}
OutputNames: {'ClassificationLayer_activation_1'}
Постройте сетевую архитектуру.
plot(net)
title('DAG Network Architecture')
Задайте сеть и файлы веса, чтобы импортировать.
modelfile = 'digitsDAGnet.json'; weights = 'digitsDAGnet.weights.h5';
Это - направленная сверточная нейронная сеть графа без петель, обученная на данных о цифрах.
Импортируйте сетевую архитектуру и импортируйте веса из отдельных файлов. .json файл не имеет выходного слоя или информации о функции стоимости. Задайте выходной тип слоя, когда вы импортируете файлы.
net = importKerasNetwork(modelfile,'WeightFile',weights, ... 'OutputLayerType','classification')
Warning: Saved Keras networks do not include classes. Classes will be set to categorical(1:N), where N is the number of classes in the classification output layer of the network. To specify classes, use the 'Classes' argument.
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [13x1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [13x2 table]
InputNames: {'input_1'}
OutputNames: {'ClassificationLayer_activation_1'}
Задайте файл модели.
modelfile = 'digitsDAGnet.h5';Задайте имена классов.
classNames = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9'};Импортируйте сеть Keras с именами классов.
net = importKerasNetwork(modelfile,'Classes',classNames);Считайте изображение, чтобы классифицировать.
digitDatasetPath = fullfile(toolboxdir('nnet'),'nndemos','nndatasets','DigitDataset'); I = imread(fullfile(digitDatasetPath,'5','image4009.png'));
Классифицируйте изображение с помощью предварительно обученной сети.
label = classify(net,I);
Отобразите изображение и результат классификации.
imshow(I)
title(['Classification result: ' char(label)])
importKerasNetwork поддержки версии TensorFlow-Keras можно следующим образом:
Функция полностью поддерживает версии TensorFlow-Keras до 2.2.4.
Функциональные предложения ограниченная поддержка версий TensorFlow-Keras 2.2.5 к 2.4.0.
Если сеть содержит слой, который не поддерживает Конвертер Deep Learning Toolbox для Моделей TensorFlow (см. Поддерживаемые Слои Keras), то importKerasNetwork возвращает сообщение об ошибке. В этом случае можно все еще использовать importKerasLayers импортировать сетевую архитектуру и веса.
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 и Соберите 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 изображения, которые использовались, чтобы обучаться, импортированная модель были предварительно обработаны. Наиболее распространенные шаги предварительной обработки изменяют размер изображений, вычитая средние значения изображений, и преобразовывая изображения от изображений BGR до RGB.
Для получения дополнительной информации о предварительной обработке изображений для обучения и предсказания, смотрите, Предварительно обрабатывают Изображения для Глубокого обучения.
Использование importKerasNetwork или importKerasLayers импортировать сеть TensorFlow-Keras в HDF5 или формате JSON. Если сеть TensorFlow находится в сохраненном формате модели, использовать importTensorFlowNetwork или importTensorFlowLayers.
[1] Keras: библиотека Python Deep Learning. https://keras.io.
exportONNXNetwork | importCaffeLayers | importCaffeNetwork | importKerasLayers | importONNXLayers | importONNXNetwork | importTensorFlowLayers | importTensorFlowNetwork