DAGNetwork
有向无环图(DAG)网络深度学习
描述
DAG网络是深度学习的神经网络层安排的有向无环图。DAG网络可以有一个更复杂的结构,在这种结构中,多个层从多个输入层和输出层。
创建
有几种方法可以创建一个DAGNetwork
对象:
加载一个pretrained网络等
squeezenet
,googlenet
,resnet50
,resnet101
,或inceptionv3
。例如,看到的负载SqueezeNet网络。pretrained网络的更多信息,请参阅Pretrained深层神经网络。火车或调整网络使用
trainNetwork
。例如,看到的火车深入学习网络对新图像进行分类。从TensorFlow进口pretrained网络™-Keras, TensorFlow 2,咖啡,或者ONNX™(打开神经网络交换)模型格式。
Keras模型,使用
importKerasNetwork
。例如,看到的导入和情节Keras网络。TensorFlow模型保存的模型格式,使用
importTensorFlowNetwork
。例如,看到的进口TensorFlow网络DAGNetwork对图像进行分类。一个咖啡模型,使用
importCaffeNetwork
。例如,看到的进口咖啡网络。一个ONNX模型,使用
importONNXNetwork
。例如,看到的进口ONNX DAGNetwork网络。
从pretrained组装深入学习网络层使用
assembleNetwork
函数。
请注意
了解其他pretrained网络,看到Pretrained深层神经网络。
属性
例子
扩展功能
版本历史
介绍了R2017b