Импорт предварительно обученной сети ONNX
net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType',outputtype)modelfile и задает тип выходного слоя импортированной сети.
Эта функция требует пакета поддержки Deep Learning Toolbox™ Converter для формата модели ONNX. Если этот пакет поддержки не установлен, то функция предоставляет ссылку на загрузку.
net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType',outputtype,'Classes',classes)
Загрузите и установите пакет поддержки Deep Learning Toolbox Converter для ONNX Model Format.
Напечатать importONNXNetwork в командной строке.
importONNXNetwork
Если Deep Learning Toolbox Converter для ONNX Model Format не установлен, то функция предоставляет ссылку на необходимый пакет поддержки в Add-On Explorer. Чтобы установить пакет поддержки, щелкните ссылку и нажмите кнопку Install. Проверьте, что установка успешна, импортировав сеть из файла модели 'cifarResNet.onnx' в командной строке. Если пакет поддержки установлен, то 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 невязки нейронной сети, обученной на CIFAR-10 наборе данных. Укажите файл, содержащий сеть ONNX, ее выход и выходные классы.
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'}
Анализ импортированной сети.
analyzeNetwork(net)
importONNXNetwork поддерживает версии ONNX следующим образом:
Функция поддерживает промежуточное представление ONNX версии 6.
Функция полностью поддерживает наборы операторов ONNX 6, 7, 8 и 9.
Функция предлагает ограниченную поддержку аппаратов оператора ONNX 10 и 11.
Примечание
При импорте экспортированной сети слои повторно импортированной сети могут отличаться от исходной сети и не поддерживаться.
Если сеть ONNX содержит слой, который не поддерживает Deep Learning Toolbox Converter для ONNX Model Format (см. «Поддерживаемые слои ONNX»), то importONNXNetwork возвращает сообщение об ошибке. В этом случае вы все еще можете 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 местозаполнитель слоев для выходов. После импорта можно найти и заменить слои-заполнители при помощи findPlaceholderLayers и replaceLayer, соответственно. Для получения примера смотрите Импорт и Сборка сети ONNX с несколькими выходами. Чтобы узнать о нейронной сети для глубокого обучения с несколькими входами и несколькими выходами, смотрите Multiple-Input и Multiple-Output Networks.
Чтобы использовать предварительно обученную сеть для предсказания или передачи обучения на новых изображениях, необходимо предварительно обработать изображения так же, как были предварительно обработаны изображения, которые использовались для обучения импортированной модели. Наиболее распространенными этапами предварительной обработки являются изменение размера изображений, вычитание средних значений изображений и преобразование изображений из BGR-изображений в RGB.
Для получения дополнительной информации о предварительной обработке изображений для обучения и предсказания, см. «Предварительная обработка изображений для глубокого обучения».
exportONNXNetwork | importCaffeLayers | importCaffeNetwork | importKerasLayers | importKerasNetwork | importONNXFunction | importONNXLayers | importTensorFlowLayers | importTensorFlowNetwork