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深度学习导入、导出和自定义

导入、导出和自定义深度学习网络,并自定义层、训练循环和损失函数

从 TensorFlow™-Keras、TensorFlow 2、Caffe 和 ONNX™(开放式神经网络交换)模型格式导入网络和网络架构。您还可以将经过训练的 Deep Learning Toolbox™ 网络导出为 ONNX 模型格式。

您可以针对您的问题定义自己的自定义深度学习层。您可以使用自定义输出层指定自定义损失函数,并定义具有或不具有可学习参数的自定义层。定义自定义层后,您可以检查该层是否有效,是否与 GPU 兼容,以及是否输出正确定义的梯度。

如果 trainingOptions 函数不提供任务所需的训练选项,或者自定义输出层不支持所需的损失函数,则您可以定义自定义训练循环。对于无法使用层次图创建的网络,可以将自定义网络定义为函数。要了解详细信息,请参阅定义自定义训练循环、损失函数和网络

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