主要内容

来自外部平台的预训练网络

从外部深度学习平台导入预训练网络

从 TensorFlow™ 2、TensorFlow-Keras、PyTorch®、ONNX™(开放式神经网络交换)模型格式和 Caffe 导入神经网络。您可以使用深度网络设计器以交互方式导入网络,也可以使用命令行函数导入。该 App 会生成一个导入报告,其中包含有关导入的信息,并且会说明是否有任何需要采取的操作。有关详细信息,请参阅预训练的深度神经网络Interoperability Between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, PyTorch, and ONNX

您必须有支持包才能在 Deep Learning Toolbox™ 中运行导入函数。如果未安装支持包,则每个函数都会在附加功能资源管理器中提供对应支持包的下载链接。建议将支持包下载到您正在运行的 MATLAB® 版本的默认位置。您也可以从以下链接直接下载支持包。

Diagram showing the interoperability between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, ONNX, and PyTorch.

App

深度网络设计器设计和可视化深度学习网络

函数

全部展开

TensorFlow 导入

importNetworkFromTensorFlowImport TensorFlow network as MATLAB network (自 R2023b 起)

PyTorch 导入

importNetworkFromPyTorchImport PyTorch network as MATLAB network (自 R2022b 起)

Caffe 导入

importCaffeNetworkImport pretrained convolutional neural network models from Caffe
importCaffeLayersImport convolutional neural network layers from Caffe

ONNX 导入

importNetworkFromONNXImport ONNX network as MATLAB network (自 R2023b 起)

importONNXFunction 导入的参数

ONNXParametersParameters of imported ONNX network for deep learning
freezeParametersConvert learnable network parameters in ONNXParameters to nonlearnable
unfreezeParametersConvert nonlearnable network parameters in ONNXParameters to learnable
addParameterAdd parameter to ONNXParameters object
removeParameterRemove parameter from ONNXParameters object
dlnetworkDeep learning neural network
functionLayerFunction layer (自 R2021b 起)
replaceLayerReplace layer in neural network
addLayers向神经网络添加层
removeLayersRemove layers from neural network

主题

导入

Python 协同执行

自定义层