Импорт предварительно обученной сети ONNX
net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType',outputtype)modelfile и определяет тип выходного слоя импортированной сети.
Для этой функции требуется пакет поддержки Deep Learning Toolbox™ Converter для формата модели ONNX. Если этот пакет поддержки не установлен, функция предоставляет ссылку для загрузки.
net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType',outputtype,'Classes',classes)
Загрузите и установите пакет поддержки Deep Learning Toolbox Converter для формата модели ONNX.
Напечатать importONNXNetwork в командной строке.
importONNXNetwork
Если конвертер Deep Learning Toolbox Converter для формата модели ONNX не установлен, то функция предоставляет ссылку на необходимый пакет поддержки в обозревателе Add-On. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните ссылку и нажмите кнопку Установить. Убедитесь, что установка выполнена успешно, импортировав сеть из файла модели 'cifarResNet.onnx' в командной строке. Если пакет поддержки установлен, функция возвращает DAGNetwork объект.
modelfile = 'cifarResNet.onnx'; classes = ["airplane" "automobile" "bird" "cat" "dee" "dog" "frog" "horse" "ship" "truck"]; net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType','classification','Classes',classes)
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [77×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [85×2 table]Импорт остаточной нейронной сети, обученной на наборе данных CIFAR-10. Укажите файл, содержащий сеть ONNX, ее тип вывода и классы вывода.
modelfile = 'cifarResNet.onnx'; classes = ["airplane" "automobile" "bird" "cat" "deer" "dog" "frog" "horse" "ship" "truck"]; net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType','classification','Classes',classes)
net =
DAGNetwork with properties:
Layers: [77×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [85×2 table]
InputNames: {'Input_input'}
OutputNames: {'ClassificationLayer_softmax'}
Проанализируйте импортированную сеть.
analyzeNetwork(net)
importONNXNetwork поддерживает следующие версии ONNX:
Функция поддерживает промежуточное представление ONNX версии 6.
Функция полностью поддерживает аппараты операторов ONNX 6, 7, 8 и 9.
Функция обеспечивает ограниченную поддержку аппаратов оператора ONNX 10 и 11.
Примечание
При импорте экспортированной сети слои повторно импортированной сети могут отличаться от исходной сети и могут не поддерживаться.
Если сеть ONNX содержит слой, который не поддерживает конвертер Deep Learning Toolbox для формата модели ONNX (см. Поддерживаемые слои ONNX), то importONNXNetwork возвращает сообщение об ошибке. В этом случае по-прежнему можно использовать importONNXLayers для импорта сетевой архитектуры и весов.
Можно импортировать сеть ONNX с несколькими входами и одним выходом, используя importONNXNetwork. Если сеть имеет несколько выходов, используйте importONNXLayers. importONNXLayers функция вставляет слои-заполнители для выходных данных. После импорта можно найти и заменить слои-заполнители с помощью findPlaceholderLayers и replaceLayerсоответственно. Пример см. в разделе Импорт и сборка сети ONNX с несколькими выходами. Сведения о сети глубокого обучения с несколькими входами и несколькими выходами см. в разделе Сети с несколькими входами и несколькими выходами.
Чтобы использовать предварительно обученную сеть для прогнозирования или переноса обучения на новых изображениях, необходимо предварительно обработать изображения таким же образом, как и изображения, использованные для обучения импортированной модели. Наиболее распространенными этапами предварительной обработки являются изменение размеров изображений, вычитание средних значений изображений и преобразование изображений из изображений BGR в RGB.
Дополнительные сведения о предварительной обработке изображений для обучения и прогнозирования см. в разделе Предварительная обработка изображений для глубокого обучения.
exportONNXNetwork | importCaffeLayers | importCaffeNetwork | importKerasLayers | importKerasNetwork | importONNXFunction | importONNXLayers | importTensorFlowLayers | importTensorFlowNetwork