importONNXNetwork
进口pretrainedONNX网络
句法
描述
网= importonnxnetwork（模数，'outputlayertype'，outputtype）模数并指定导入网络的输出层类型。
此函数需要ONNX模型格式的深度学习工具箱™转换器金宝app支持包。如果没有安装此支金宝app持包，则该函数将提供下载链接。
网= importonnxnetwork（模数，'outputlayertype'，outputtype，'课程'，类）
例子
下载并安装深度学习工具箱转换器ONNX模型格式
下载并安装ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器金宝app支持包。
类型importONNXNetwork在命令行。
importONNXNetwork
如果ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器未安装，那么该函数提供了在附加资源管理器中的所需支持包的链接。金宝app要安装支持包，请单击“链接”，金宝app然后单击安装．从模型文件导入网络检查安装是否成功“cifarResNet.onnx”在命令行。如果安装了支持金宝app包，则该函数返回aDAGNetwork目的。
modelfile =“cifarResNet.onnx”;类= [“飞机”“汽车”“鸟”“猫”“dee”“狗”“青蛙”“马”“船”“卡车”];网= importONNXNetwork (modelfile,“OutputLayerType”那“分类”那'课程'、类)
net =具有属性的dagnetwork：图层：[77×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[85×2表]
导入ONNX网络
导入在CIFAR-10数据集上训练的残差神经网络。指定包含ONNX网络、输出类型和输出类的文件。
modelfile =“cifarResNet.onnx”;类= [“飞机”“汽车”“鸟”“猫”“鹿”“狗”“青蛙”“马”“船”“卡车”];网= importONNXNetwork (modelfile,“OutputLayerType”那“分类”那'课程'、类)
net = DAGNetwork with properties: Layers: [77×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [85×2 table] InputNames: {'Input_input'} OutputNames: {'ClassificationLayer_softmax'}
分析导入的网络。
分析（净）
输入参数
输出参数
限制
importONNXNetwork金宝app支持ONNX版本如下：该函数支持ONNX中间表示金宝app版6。
该函数完全支持ONNX操作符集6、7、金宝app8和9。
该功能为ONNX操作员设置10和11提供有限的支持。金宝app
笔记
如果导入导出的网络，则重新导入的网络的层可能与原始网络不同，因此可能不受支持。金宝app
更多关于
提示
如果ONNX网络包含一个层ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器不支持(见金宝app金宝app支持ONNX层),然后
importONNXNetwork返回错误消息。在这种情况下，您仍然可以使用importONNXLayers导入网络架构和权重。您可以使用多个输入和单个输出导入ONNX网络
importONNXNetwork．如果网络有多个输出，请使用importONNXLayers．这importONNXLayers函数为输出插入占位符层。导入后，您可以通过使用找到并替换占位符层FindPlaceHolderLayers.和替换剂， 分别。例如，看到导入并组装具有多个输出的ONNX网络．要了解具有多个输入和多个输出的深度学习网络，请参见多输入多输出网络．要使用预测或传输在新图像上的预测或传输学习的预测网络，您必须以相同的方式预处理图像用于培训导入模型的图像是预处理的。最常见的预处理步骤正在调整图像的大小大小，减去图像平均值，并将图像从BGR图像转换为RGB。
有关用于训练和预测的预处理图像的更多信息，请参见深度学习的预处理图像．
兼容性考虑因素
也可以看看
exportonnxnetwork.|importCaffeLayers|ImportCaffenetwork.|importKeraslayers.|importKerasnetwork.|importonnxfunction.|importONNXLayers|importTensorFlowLayers|importTensorFlowNetwork
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