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深度网络设计器

以交互方式创建和编辑深度学习网络

以交互方式可视化和构建深度学习网络。使用起始页加载适用于迁移学习的预训练图像分类网络。分析您的网络，检查您是否正确定义了架构，并在训练前检测问题。生成代码以重新创建网络架构，并将网络导出到 Simulink^®。

Deep Network Designer app

App

深度网络设计器

设计和可视化深度学习网络

主题

使用深度网络设计器构建网络
在深度网络设计器中以交互方式构建和编辑深度学习网络。
从深度网络设计器生成 MATLAB 代码
生成 MATLAB^® 代码，以便在深度网络设计器中重新创建设计网络。
View Autogenerated Custom Layers Using Deep Network Designer
This example shows how to import a pretrained TensorFlow™ network and view the autogenerated layers in Deep Network Designer.

精选示例

深度网络设计器快速入门

深度网络设计器快速入门

此示例说明如何使用深度网络设计器创建一个简单的循环神经网络以用于深度学习序列分类。

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使用深度网络设计器为迁移学习准备网络

使用深度网络设计器为迁移学习准备网络

以交互方式微调预训练的深度学习网络以学习新的图像分类任务。

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使用深度网络设计器编译时间序列预测网络

使用深度网络设计器编译时间序列预测网络

此示例说明如何使用深度网络设计器创建一个简单的长短期记忆 (LSTM) 网络来预测时间序列数据。

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图像分类快速入门

图像分类快速入门

此示例说明如何使用深度网络设计器创建简单的卷积神经网络来进行深度学习分类。卷积神经网络是深度学习的基本工具，尤其适用于图像识别。

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Build Image-to-Image Regression Network Using Deep Network Designer

Build Image-to-Image Regression Network Using Deep Network Designer

Use Deep Network Designer to construct an image-to-image regression network for super resolution.

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Import PyTorch® Model Using Deep Network Designer

Import PyTorch® Model Using Deep Network Designer

Import a PyTorch® model interactively by using the Deep Network Designer app.

自 R2023b 起

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Adapt Pretrained Audio Network for New Data Using Deep Network Designer

Adapt Pretrained Audio Network for New Data Using Deep Network Designer

Interactively adapt a pretrained network to classify new audio signals using Deep Network Designer.

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