Выберите функцию для импорта предварительно обученной сети ONNX

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

Этот график потока иллюстрирует, какая функция импорта лучше всего подходит для различных сценариев.

Flow chart for selecting ONNX import function

Решения

Эта таблица описывает 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 заполнителя для выходов. Для получения примера смотрите Импорт и Сборка сети ONNX с несколькими выходами. `importONNXFunction` поддерживает импорт сетей ONNX с несколькими входами и выходами.
Поддерживаются ли все слои сети ONNX?	Если сеть ONNX содержит слой, который не поддерживает пакет поддержки Deep Learning Toolbox Converter для ONNX Model Format (см. «Поддерживаемые слои ONNX»), то `importONNXNetwork` возвращает сообщение об ошибке. Если сеть ONNX содержит неподдерживаемый слой, то `importONNXLayers` вставляет слой заполнителя вместо неподдерживаемого слоя. `importONNXFunction` поддерживает большинство слоев ONNX. Для получения дополнительной информации см. «Поддерживаемые слои ONNX» `importONNXFunction`.
Будете ли вы развертывать импортированную сеть?	Если вы используете `importONNXNetwork` или `importONNXLayers`можно сгенерировать код для импортированной сети. Как создать `DAGNetwork` объект для генерации кода см. Загрузку предварительно обученных сетей для генерации кода (MATLAB Coder).
Загрузите ли вы 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 переобучаете импортированную сеть, будете ли вы использовать пользовательский цикл обучения?	Если вы используете `importONNXFunction`можно переобучить импортированную сеть только с помощью пользовательского цикла обучения. Для получения примера смотрите Train Импортированная функция ONNX с использованием пользовательского цикла обучения. Преобразуйте `DAGNetwork` или `layerGraph` возвращено `importONNXNetwork` или `importONNXLayers`, соответственно, в `dlnetwork` для переобучения сети с помощью пользовательского цикла обучения. Для получения дополнительной информации об опциях обучения см. Train 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 предсказания. Использовать `classify` для выполнения предсказаний.
Использовать `importONNXLayers`	`importONNXLayers` возвращает `layerGraph` объект со слоями-заполнителями на месте неподдерживаемых слоев. Найдите и замените слои заполнителя. Соберите график слоев с помощью `assembleNetwork`, который возвращает `DAGNetwork` объект.
Использовать `importONNXFunction`	`importONNXFunction` возвращает `ONNXParameters` объект, который содержит сетевые параметры, и функцию модели (см. Imported ONNX Model Function), которая содержит сетевую архитектуру. The `ONNXParameters` объект и функция модели готовы к использованию для предсказания. Для получения примера смотрите Предсказание использования импортированной функции ONNX.
Поиск и замена слоев	Чтобы найти имена и индексы неподдерживаемых слоев в сети, используйте `findPlaceholderLayers` функция. Затем можно заменить слой-заполнитель новым слоем, который вы задаете. Чтобы заменить слой, используйте `replaceLayer`.

См. также

Документация