Документация

Автоматически инициализируйте dlnetwork Learnable Объекты для обучения

Можно создать пользовательский слой и позволить программному обеспечению автоматически инициализировать настраиваемые параметры любого, вложил dlnetwork объекты после родительской сети полностью создаются. Автоматическая инициализация вложенной сети означает, что вы не должны отслеживать размер, и форма входных параметров передала каждому пользовательскому слою, содержащему вложенный dlnetwork

Чтобы использовать в своих интересах автоматическую инициализацию, необходимо указать, что функция конструктора создает неинициализированный dlnetwork объект. Создать неинициализированный dlnetwork объект, набор Initialize опция значения имени ко лжи. Вы не должны задавать входной слой, таким образом, вы не должны задавать входной размер для слоя.

function layer = myLayer
    
    % Initialize layer properties.
    ...

    % Define network.
    layers = [
        % Network layers go here.
        ];

    layer.Network = dlnetwork(lgraph,'Initialize',false);
end

Когда родительская сеть инициализируется, настраиваемые параметры любого вложили dlnetwork объекты инициализируются одновременно. Размер настраиваемых параметров зависит от размера входных данных пользовательского слоя. Программное обеспечение распространяет данные через вложенную сеть и автоматически инициализирует параметры согласно распространенным размерам и свойствам инициализации слоев вложенной сети.

Если родительская сеть обучена с помощью trainNetwork функция, затем любой вложил dlnetwork объекты инициализируются, когда вы вызываете trainNetwork. Если родительской сетью является dlnetwork, затем любой вложил dlnetwork объекты инициализируются, когда родительская сеть создается (если родительский dlnetwork инициализируется при конструкции), или когда вы используете initialize функция с родительской сетью (если родительский dlnetwork не инициализируется при конструкции).

Если вы не хотите использовать автоматическую инициализацию, можно создать пользовательский слой с вложенной сетью, уже инициализированной. В этом случае вложенная сеть инициализируется перед родительской сетью. Чтобы инициализировать вложенную сеть при конструкции, необходимо вручную задать размер любых входных параметров к вложенной сети. Это требует вручную определения размера любых входных параметров к вложенной сети. Можно сделать так или при помощи входных слоев или путем обеспечения входных параметров в качестве примера dlnetwork функция конструктора. Поскольку необходимо задать размеры любых входных параметров к dlnetwork объект, вы можете должны быть задать входные размеры, когда вы создаете слой. Для справки, определяющей размер входных параметров к слою, можно использовать analyzeNetwork функционируйте и проверяйте размер активаций предыдущих слоев.

Предскажите и передайте функции

Некоторые слои ведут себя по-другому во время обучения и во время предсказания. Например, слой уволенного выполняет уволенного только во время обучения и не оказывает влияния во время предсказания. Слой использует одну из двух функций, чтобы выполнить прямую передачу: predict или forward. Если прямая передача во время предсказания, то слой использует predict функция. Если прямая передача в учебное время, то слой использует forward функция. Если вы не требуете двух различных функций в течение времени предсказания и учебного времени, то можно не использовать forward функция. В этом случае слой использует predict в учебное время.

При реализации predict и forward функции пользовательского слоя, чтобы гарантировать, что слои в dlnetwork объект ведет себя правильным способом, использует predict и forward функции для dlnetwork объекты, соответственно.

Пользовательские слои с learnable dlnetwork объекты не поддерживают пользовательские обратные функции.

Необходимо все еще присвоить значение выходному аргументу памяти forward функция.

Этот пример кода показывает, как использовать predict и forward функции с dlnetwork входной параметр.

function Z = predict(layer,X)

    % Convert input data to formatted dlarray.
    X = dlarray(X,"SSCB");

    % Predict using network.
    dlnet = layer.Network;
    Z = predict(dlnet,X);
            
    % Strip dimension labels.
    Z = stripdims(Z);
end

function Z = forward(layer,X)

    % Convert input data to formatted dlarray.
    X = dlarray(X,"SSCB");

    % Forward pass using network.
    dlnet = layer.Network;
    Z = forward(dlnet,X);
            
    % Strip dimension labels.
    Z = stripdims(Z);
end

Если dlnetwork объект не ведет себя по-другому во время обучения и предсказания, затем можно не использовать прямую функцию. В этом случае программное обеспечение использует predict функция во время обучения.

Совместимость с GPU

Если слой вперед функции полностью поддерживает dlarray объекты, затем слоем является совместимый графический процессор. В противном случае, чтобы быть совместимым графическим процессором, функции слоя должны поддержать входные параметры и возвратить выходные параметры типа gpuArray (Parallel Computing Toolbox).

Многие MATLAB^® поддержка встроенных функций gpuArray (Parallel Computing Toolbox) и dlarray входные параметры. Для списка функций та поддержка dlarray объекты, см. Список Функций с Поддержкой dlarray. Для списка функций, которые выполняются на графическом процессоре, смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox). Чтобы использовать графический процессор для глубокого обучения, у вас должно также быть поддерживаемое устройство графического процессора. Для получения информации о поддерживаемых устройствах смотрите Поддержку графического процессора Релизом (Parallel Computing Toolbox). Для получения дополнительной информации о работе с графическими процессорами в MATLAB смотрите, что графический процессор Вычисляет в MATLAB (Parallel Computing Toolbox).