Выберите функцию для импорта предварительно обученной сети ONNX

Deep Learning Toolbox™ Converter for ONNX™ Model Format предоставляет три функции для импорта предварительно обученной сети ONNX (Open Neural Network Exchange): importONNXNetwork, importONNXLayers, и importONNXFunction.

Эта блок-схема иллюстрирует, какая функция импорта лучше всего подходит для различных сценариев.

Flow chart for selecting ONNX import function

Решения

В этой таблице описывается каждое решение в рабочем процессе для выбора функции импорта ONNX.

Решение	Описание
Имеет ли сеть ONNX несколько выходов?	Можно импортировать сеть ONNX с несколькими входами и одним выходом, используя `importONNXNetwork`. Если сеть имеет несколько выходов, используйте `importONNXLayers` или `importONNXFunction`. `importONNXLayers` вставляет слои-заполнители для выходных данных. Пример см. в разделе Импорт и сборка сети ONNX с несколькими выходами. `importONNXFunction` поддерживает импорт сетей ONNX с несколькими входами и выходами.
Поддерживаются ли все сетевые уровни ONNX?	Если сеть ONNX содержит уровень, который не поддерживается пакетом поддержки Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format (см. Поддерживаемые слои ONNX), то `importONNXNetwork` возвращает сообщение об ошибке. Если сеть ONNX содержит неподдерживаемый уровень, то `importONNXLayers` вставляет слой-заполнитель вместо неподдерживаемого слоя. `importONNXFunction` поддерживает большинство уровней ONNX. Дополнительные сведения см. в разделе Поддерживаемые уровни ONNX по `importONNXFunction`.
Будете ли вы развертывать импортированную сеть?	Если вы используете `importONNXNetwork` или `importONNXLayers`, можно создать код для импортированной сети. Создание `DAGNetwork` для создания кода см. раздел Загрузка предварительно подготовленных сетей для создания кода (кодер MATLAB).
Загрузить импортированную сеть с помощью Deep Network Designer?	Если вы используете `importONNXNetwork` или `importONNXLayers`, можно загрузить импортированную сеть с помощью приложения Deep Network Designer.
Если вы переобучите импортированную сеть, будете ли вы использовать индивидуальный цикл обучения?	Если вы используете `importONNXFunction`, можно переобучить импортированную сеть только с помощью пользовательского цикла обучения. Пример см. в разделе Настройка импортированной функции ONNX с использованием пользовательского обучающего цикла. Преобразовать `DAGNetwork` или `layerGraph` возвращено `importONNXNetwork` или `importONNXLayers`, соответственно, к `dlnetwork` для переподготовки сети с использованием пользовательского обучающего цикла. Дополнительные сведения о параметрах обучения см. в разделе Обучение модели глубокого обучения в MATLAB.

Действия

Эта таблица описывает каждое действие в рабочем процессе для выбора функции импорта ONNX.

Действие	Описание
Использовать `importONNXNetwork`	`importONNXNetwork` возвращает `DAGNetwork` объект, который готов к использованию для прогнозирования. Использовать `classify` для выполнения прогнозов.
Использовать `importONNXLayers`	`importONNXLayers` возвращает `layerGraph` объект со слоями-местозаполнителями в месте неподдерживаемых слоев. Найдите и замените слои-местозаполнители. Собрать график слоев с помощью `assembleNetwork`, который возвращает `DAGNetwork` объект.
Использовать `importONNXFunction`	`importONNXFunction` возвращает `ONNXParameters` объект, содержащий сетевые параметры, и функцию модели (см. Импортированная функция модели ONNX), содержащую сетевую архитектуру. `ONNXParameters` объект и функция модели готовы к использованию для прогнозирования. Пример см. в разделе Прогнозирование с использованием импортированной функции ONNX.
Поиск и замена слоев-заполнителей	Чтобы найти имена и индексы неподдерживаемых слоев в сети, используйте `findPlaceholderLayers` функция. Затем можно заменить слой-местозаполнитель новым слоем, определенным пользователем. Для замены слоя используйте `replaceLayer`.

См. также

Документация