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TensorFlow模型的深度学习工具箱转换器

导入预训练的TensorFlow模型进行预测和迁移学习

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更新2022年3月9日

TensorFlow模型的导入器将允许你导入预先训练好的TensorFlow模型和权重。然后你可以使用这个模型进行预测或迁移学习。或者,您也可以将层结构导入为layer数组或LayerGraph对象。然后你可以训练这个模型。

打开kerasimporter。mlpkginstall文件将从您的操作系统或MATLAB中启动您现有版本的安装过程。

R2021a增加了通过使用importTensorFlowNetwork和importTensorFlowLayers导入TensorFlow SavedModel格式的功能。这些函数只与TensorFlow 2兼容。如果您正在使用R2017b到R2020b,您可以使用importKerasNetwork和importKerasLayers函数以HDF5格式导入模型。强烈建议您安装最新版本的支持包,并将其与MATLAB R2021a版本一起使用,以获得最佳效果。金宝app

下面的链接将帮助你从例子开始:
导入预先训练好的TensorFlow网络://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/importtensorflownetwork.html
从TensorFlow网络导入层://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/importtensorflowlayers.html

MATLAB版本兼容性
使用R2017b创建
兼容R2017b ~ R2022a
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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