情节

积神经网络层图形

折叠所有页面

句法

图（lgraph）
图（净）

描述

例

情节（lgraph）绘出了层图形的图lgraph。该情节功能标签通过它的名称，并显示所有层的连接各个层。

小费

分析网络架构，创造一个互动的网络可视化，使用analyzeNetwork。

例

情节（净）绘出了网络的图净。

例子

全部收缩

开立真实脚本

创建从层的阵列的层图。连接'relu_1'层到'加'层。

层= [imageInputLayer（[32 32 3]，'名称'，“输入”）convolution2dLayer（3,16，'填充'，'相同'，'名称'，'conv_1'）batchNormalizationLayer（'名称'，'BN_1'）reluLayer（'名称'，'relu_1'）convolution2dLayer（3,16，'填充'，'相同'，“跨越论”，2，'名称'，'conv_2'）batchNormalizationLayer（'名称'，'BN_2'）reluLayer（'名称'，'relu_2'）additionLayer（2，'名称'，'加'）];lgraph = layerGraph（层）;lgraph = connectLayers（lgraph，'relu_1'，“添加/平方英寸”）;

绘制层图形。

图图（lgraph）;

开立真实脚本

加载预训练GoogLeNet卷积神经网络作为DAGNetwork宾语。如果深度学习工具箱™模式对于GoogLeNet网络金宝app支持包没有安装，那么该软件提供了下载链接。

净= googlenet
净= DAGNetwork与属性：层：[144×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接：[170×2表]

绘制网络。

数字（'单位'，“规范化”，'位置'[0.1 0.1 0.8 0.8]）;图（净）

本例使用：

开立真实脚本

加载预训练AlexNet卷积神经网络作为SeriesNetwork宾语。如果深度学习工具箱™模式对于AlexNet网络金宝app支持包没有安装，那么该软件提供了下载链接。

净= alexnet
具有属性净= SeriesNetwork：层：[25×nnet.cnn.layer.Layer] InputNames：{ '数据'} OutputNames：{ '输出'}

绘制网络。

图（净）

输入参数

全部收缩

层图形，指定为LayerGraph宾语。要创建一个层图形，利用layerGraph。

网络体系结构，指定为SeriesNetwork或DAGNetwork宾语。

也可以看看

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主题

介绍了在R2017b

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