预测
使用一个训练有素的深度学习神经网络预测的反应
- 库:
深度学习神经网络工具箱/深
描述
的预测预测反应的数据块的输入通过块使用指定的训练网络参数。这个块允许加载pretrained网络仿真软件金宝app®从MAT-file或MATLAB模型®函数。
港口
输入
输入
——图像特性,序列,或时间序列数据
数字数组
的输入端口预测块需要网络的输入层的名称加载。例如,如果您指定googlenet
为MATLAB函数
,然后的输入端口预测块标记数据。基于网络加载,预测块的输入可以形象,序列,或时间序列数据。
输入的格式取决于类型的数据。
数据 | 格式的预测 |
---|---|
二维图像 | 一个h——- - - - - -w——- - - - - -c——- - - - - -N数字数组,h,w,c高度,宽度,和数字通道的图像,分别和N是图片的数量。 |
向量序列 | c——- - - - - -年代矩阵,c的特征序列的数量和吗年代是序列长度。 |
二维图像序列 | h——- - - - - -w——- - - - - -c——- - - - - -年代数组,h,w,c对应的高度、宽度和通道的图像,分别年代是序列长度。 |
特性 | 一个N——- - - - - -numFeatures 数字数组,N是观察和的数量吗numFeatures 是功能的输入数据的数量。 |
如果数组包含南
年代,然后通过网络传播。
输出
输出
——预测分数,反应,或激活
数字数组
的输出端口预测块需要网络的输出层的名称加载。例如,如果您指定googlenet
为MATLAB函数
,然后输出端口的预测块标记输出。基于网络负载,输出的预测块可以表示预测成绩或反应。
预测成绩或反应,作为一个返回N——- - - - - -K数组,N是观测的数量,和K类的数量。
如果你使激活
网络层,预测块创建一个新的输出端口与所选择的网络层的名称。这个端口输出的激活选定的网络层。
网络层的激活作为数字数组返回。输出的格式取决于类型的输入数据和输出层的类型。
对于二维图像输出,激活是一个h——- - - - - -w——- - - - - -c——- - - - - -n数组,h,w,c高度,宽度,和数量的渠道选择的输出层,分别和n是图片的数量。
对于包含矢量数据的一个时间步,激活是一个c——- - - - - -n矩阵,n序列和的数量吗c在序列特征的数量。
对于包含二维图像数据的一个时间步,激活是一个h——- - - - - -w——- - - - - -c——- - - - - -n数组,n是序列的数量,h,w,c高度,宽度,和渠道的数量的图像,分别。
参数
网络
——来源训练网络
网络从MAT-file
(默认)|网络从MATLAB函数
指定的源训练网络。选择下列之一:
网络从MAT-file
——从MAT-file包含进口训练网络SeriesNetwork
,DAGNetwork
,或dlnetwork
对象。网络从MATLAB函数
——从一个MATLAB函数导入pretrained网络。例如,通过使用googlenet
函数。
编程使用
块参数:网络 |
类型:特征向量,字符串 |
价值观:“网络从MAT-file” |“网络从MATLAB函数” |
默认值:“网络从MAT-file” |
文件路径
——MAT-file包含训练网络
untitled.mat
(默认)| MAT-file路径或名称
该参数指定的名称包含训练MAT-file深度学习网络负载。如果文件不是MATLAB路径,使用浏览按钮来定位文件。
依赖关系
要启用该参数,设置网络参数网络从MAT-file
。
编程使用
块参数:NetworkFilePath |
类型:特征向量,字符串 |
价值观:MAT-file路径或名称 |
默认值:“untitled.mat” |
MATLAB函数
——MATLAB函数名
squeezenet
(默认)| MATLAB函数名
该参数指定的名称的MATLAB函数pretrained深度学习网络。例如,使用googlenet
功能导入pretrained GoogLeNet模型。
依赖关系
要启用该参数,设置网络参数网络从MATLAB函数
。
编程使用
块参数:NetworkFunction |
类型:特征向量,字符串 |
价值观:MATLAB函数名 |
默认值:“squeezenet” |
Mini-batch大小
——mini-batches大小
128(默认)|正整数
大小mini-batches用于预测,指定为一个正整数。大mini-batch大小需要更多的内存,但会导致更快的预测。
编程使用
块参数:MiniBatchSize |
类型:特征向量,字符串 |
价值观:正整数 |
默认值:“128” |
预测
——输出预测成绩或反应
在
(默认)|从
使输出端口,回归预测成绩或反应。
编程使用
块参数:预测 |
类型:特征向量,字符串 |
价值观:“关闭” |“上” |
默认值:“上” |
激活
——输出网络激活特定的层
网络层的
使用激活从列表中选择层提取特性。所选层出现的输出端口预测块。
编程使用
块参数:激活 |
类型:特征向量,字符串 |
价值观:特征向量的形式' {' layerName1 ', layerName2”、…}” |
默认值:” |
模型的例子
扩展功能
C / c++代码生成
使用仿真软件生成C和c++代码®编码器™。金宝app
使用笔记和限制:
生成通用的C代码不依赖于第三方库,配置参数>代码生成一般分类,设置语言参数
C
。生成c++代码,配置参数>代码生成一般分类,设置语言参数
c++
。指定目标库的代码生成代码生成>接口类别,设置目标库参数。设置这个参数没有一个
生成通用的c++代码,不依赖于第三方库。ERT-based目标的金宝app支持:适应信号参数代码生成>接口必须启用窗格。
的网络层支持代码生成,明白了金宝app网络层支持代码生成金宝app(MATLAB编码器)。
GPU的代码生成
生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。
使用笔记和限制:
的语言参数配置参数>代码生成必须设置为一般类别
c++
。对于网络层支持CUDA的列表金宝app®代码生成,请参阅金宝app支持网络层,和类(GPU编码器)。
更多地了解仿真软件模型包含生成代码金宝app预测块,看代码生成的深度学习仿真软件模型执行巷和车辆检测金宝app(GPU编码器)。
版本历史
第一MATLAB
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Esegui il第一inserendolo所以nella隙缝di第一MATLAB。我浏览器web非supportano金宝app comandi MATLAB。
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