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importKerasnetwork.

事前学习済みののkerasネットワークおよび重みのインポート

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构文

net = importkerasnetwork（模块）
net = importkerasnetwork（模块，名称，值）

说明

例

网= importKerasnetwork（模数）は，事前学习済みのtensorflow™-kerasネットワークとその重みを模数からインポートします。

この关节，深学习工具箱™进口商对于tensorflow -keras模型サポートパッケージが必要です。

网= importKerasnetwork（模数那名称，价值）は，1つ以上游名称と値のペアのので指定れれ追のオプション指定して，事前学位，事前学位，事前学位。

たとえば，importKerasnetwork（模块，'weyfile'，重量）は，モデルファイル模数からからネットワーク，重み重み重量から重みをインポートしますこのこの合，模数はhdf5またはjson形式にできます。

例

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深度学习工具箱进口商，用于TensorFlow-Keras模型サポートパッケージをダウンロードしてインストールします。

コマンドラインでimportKerasnetwork.とと力します。

importKerasnetwork.

深度学习工具箱进口商，用于TensorFlow-Keras模型サポートサポートパッケージがインストールされていない场,になパッケージへのリンクリンク表示れますのサポートれれれれれれれれますサポートサポートれパッケージするにはサポートれれへするにはれれへのにはサポートれれへますにはれれインストールますににはれれれますますはますれれますますにはれれれますますますれれれますますますますれれれますますますれれれますれれれれれれれれれれれれれれれれれれれれれますれれれれれ将れされをインストールますサポートサポートれれれれれれれれれれれれれますますれれれれれますますますれれインストールますますにサポートれれれますにサポートサポートれれインストールするにはれれれインストールインストールにはサポートれインストールインストールするにサポートれれれインストールするにはサポートれをインストールするにサポートれれインストールインストールするににサポートれれインストールするににサポートれれインストールするにサポートれれインストールインストールするにはれれインストールインストールににはれれインストールに[インストール]をクリックします。コマンドラインでモデルファイル'digitsdagnet.h5'必要が正常终了しいるサポートを确认しますことサポートがインストールますさいるパッケージインストールさているいるいるいるいる结合，关键词Dagnetwork.オブジェクトが返されます。

modelfile =.'digitsdagnet.h5';net = importkerasnetwork（模块）
警告：已保存的Keras网络不包含类。类将设置为分类（1：n），其中n是网络分类输出层中的类数。要指定类，请使用“类”参数。net =具有属性的dagnetwork：图层：[13×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[13×2表]
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インポートインポートするファイルをを指定ししファイルdigitsdagnet.h5.には，数码のイメージをする向非非循环グラフ畳み込みニューラルネットワーク含まれていい

modelfile =.'digitsdagnet.h5';

ネットワークをインポートします。

net = importkerasnetwork（模块）
警告：已保存的Keras网络不包含类。类将设置为分类（1：n），其中n是网络分类输出层中的类数。要指定类，请使用“类”参数。
net =具有属性的dagnetwork：图层：[13×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[13×2表]

ネットワークアーキテクチャをプロットします。

图情节（网）;标题（'DAG网络架构'）

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インポートインポートするネットワークファイルファイルと重みを指定ししファイルを指定し

modelfile =.'digitsdagnet.json';重量='digitsdagnet.weights.h5';

これは，数码データで学习。

。

net = importkerasnetwork（模块，'摇摇欲坠'，重量，......'outputlayertype'那'分类'）
警告：已保存的Keras网络不包含类。类将设置为分类（1：n），其中n是网络分类输出层中的类数。要指定类，请使用“类”参数。
net =具有属性的dagnetwork：图层：[13×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[13×2表]
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モデルファイルを指定します。

modelfile =.'digitsdagnet.h5';

クラス名を指定します。

ClassNames = {'0'那'1'那'2'那'3'那'4'那'5'那'6'那'7'那'8'那'9'};

クラス名を使使使ててネットワークネットワークインポートします。

net = importkerasnetwork（模块，'课程'，ClassNames）;

分享到イメージ読み取り読み取り。

digitdatasetpath = fullfile（toolboxdir（'nnet'），'nndemos'那'nndatasets'那......'digitdataset'）;i = imread（fullfile（digitdatasetpath，'5'那'image4009.png'））;

事前学习済みのネットワーク使ししイメージををしし。

标签=分类（网络，i）;

イメージと分享结果を表示します。

数字imshow（i）标题（['分类结果：'Char（标签）]）

入力数

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ネットワークネットワークと重み（复合による）が含まれるモデルファイル名称。文件ベクトルまたは字符串スカラースカラーとしてとして指定しししししししししはは，matlab®パス上のフォルダー内の现フォルダーフォルダーなければならずなければならずなければならず相対または相対パスをなけれなけれませませ

模数にに含まれてているものががののの合

  • ネットワークアーキテクチャと重みのの合，HDF5（.H5）形式でなければなりません。

  • ネットワークアーキテクチャのみの综合，hdf5またはjson（.JSON.）形式形式できます。

模数にネットワークアーキテクチャのみが含ま含まれるれる合，名称と値のペアの数'摇摇欲坠'をを使し，重みをhdf5ファイルで指定なければなりません。

例：'digitsnet.h5'

データ型：char|细绳

名称と値のペアペアの数

オプションの数名称，价值のコンマ区切りペアを指定します。姓名は数名で，价值は対応する値です。姓名はは用符符で囲まなけれなけれなりませませませなりませませname1，value1，...，namen，valuenののに，复数の名前とのペアののを，任意の顺番で指定でき。

例：importKerasnetwork（Modeloile，'OuthantLayerType'，'分类'，'类'，类）は，モデルファイル模数からネットワークをインポートし，keras层の最后にににのの力层をを追班级をを力层のクラスに指定します。

重みが含まれるファイルファイル名前。文件ベクトルまたは字符串スカラーとして指定ますます。举重は，matlabパス上のフォルダーののフォルダー含まれてなければならず，そうでなければこのの绝対または相対パスを含めなければませませませませませ

例：'weyrefile'，'preefs.h5'

模数で损失关节がさててないないに，インポートされたネットワークアーキテクチャの最后この关键'分类'那'回归'，または'pixelclassification'として指定します。PixelclassificationLayer.（电脑视觉工具箱）オブジェクトを追加するには，计算机视觉工具箱™ががです。

模数内のネットワークネットワークにのの力がある场场ててて层层タイプするするはできませするすることはできませ。importKeraslayers.を实用しください。importKeraslayers.，FindPlaceHolderLayers.と替换剂〖使用〗し，プレースホルダー层の検索とをを行。

例：'outputlayertype'，'回归'

ネットワークのの力量イメージサイズ。グレースケールグレースケールの[高度宽度]またはカラーイメージの[高度，宽度，频道]にに対応する，2个または3个の数码のとしてとしてします。模数でで力量サイズ指定指定さていないない合金，ネットワークはこの情场を使しし。

模数内のネットワークにににの力がある场合，このこの数を使をし入サイズを指定ははできませませませ指定はできませませませするはできませませませははできませませませはできできませませませませははできませませませできはできできませませませはimportKeraslayers.を实用しください。importKeraslayers.。FindPlaceHolderLayers.と替换剂〖使用〗し，プレースホルダー层の検索とをを行。

例：'imageInputsize'，[28]

出力层のクラス。类别ベクトル，字符串配列，文件ベクトルの细胞配列，または'汽车'として指定しし.string配列または文章ベクトルベクトル细胞配列str.を指定するする，出力层のクラスが分类（str，str）に设定されます。班级が'汽车'のの合，クラスは分类（1：n）にに设定されここここ，Nははの数。

データ型：char|分类|细绳|细胞

出力数

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事前学习済みのの。次のいずれかとして返されます。

  • kerasネットワークのタイプが顺序のの合，网は系列网络オブジェクトです。

  • kerasネットワークのタイプが模型のの合，网はDagnetwork.オブジェクトです。

ヒント

  • importKerasnetwork.はkerasの层のがののとおりネットワークをできますが，いくつかののの层ます含まれる场れる场场场も返さます。importKeraslayers.をを用してネットワークアーキテクチャ重み重みをインポートできます。

    サポートされているkerasの层 対応する深层学习工具箱のの
    添加 附加学者

    激活（活性化学名称前指定）：

    • 'elu'

    • 'relu'

    • '线性'

    • 'softmax'

    • 'sigmoid'

    • 'tanh'

    层：

    高层な活性化：

    • elu.

    • softmax.

    • 雷

    • leakyrelu.

    • prelu.*

    层：
    普通Pooling2d. 普通Pooling2dlayer.
    Batchnormalization BatchnormalizationLayer.
    双向（LSTM（__）） Bilstmlayer.
    衔接 深度扫描层
    Conv2d. Convolution2Dlayer.
    conv2dtranspose. TransposedConv2dlayer.
    Cudnnlstm. lstmlayer.
    稠密 全康统计层
    Depthwiseconv2d. groupedconvolution2dlayer.
    退出 DropoutLayer.
    嵌入 WordembeddingLayer.（文本分析工具箱）（文本分析工具箱™）
    扁平 nnet.keras.layer.flattencstylayer.
    globalaveragepooling2d. GlobalaveragePooling2dlayer.
    GlobalMaxPooling2d. globalmaxpooling2dlayer.
    gru. 格拉勒
    输入 imageInputlayer.
    LSTM. lstmlayer.
    maxpooling2d. maxpooling2dlayer.
    separableconv2d. groupedconvolution2dlayer.またはConvolution2Dlayer.
    Zeropaddding2d. nnet.keras.layer.zeropadding2dlayer.

    * prelu层の场合，importKerasnetwork.によってによってした后ににますた后ににことができベクトルた后にがベクトルた后ににベクトルベクトルた后均がベクトルたられにがベクトルベクトルられににがベクトルた后にがベクトルたられられにベクトルベクトルられられられられベクトルベクトルられられ均均がベクトルられ均られパラメーターベクトルベクトル要素均均パラメーターがベクトル要素られ均ががベクトルベクトル要素均将进口keras prelu层を参照してください。

  • importKerasnetwork.は，次のkeras损失关键词サポートします。

    • mean_squared_error.

    • patporical_crossentropy.

    • sparse_categorical_crossentropy.

    • binary_crossentropy.

  • 多重力多重（MIMO）のkerasネットワークをインポートできます。ネットワークに，入力の入力量サイズおよびおよび力の损失情情含まimportKerasnetwork.をを用します。それ别户外ののimportKeraslayers.关联用します。关键词importKeraslayers.は，入力と出のホルダーホルダー层层插入ししプレースした后ににインポートした后にFindPlaceHolderLayers.と替换剂をを使し，プレースプレースホルダー层の検索と置换をええええmそれぞれフローをインポートワークフロー，mimo onnx™ネットワークをインポートするワークフロー同じですインポート。具有多个输出的导入ONNX网络を参照してください。多重力多重力の深层学习ネットワークの详细についてはは，多重力量多重力ネットワークを参照してください。

  • 事前学习済みのネットワークを新闻イメージの予测または転移习に使使するは，インポートしたモデルの习にしたイメージにった前と同じにイメージをしばなりませイメージイメージサイズ変更，平台イメージの减算，イメージのrgb形式からbgr形式への変换は，最も一般的なな前演算演算。

    • イメージのサイズを変更するにには，imresizeたとえば，Imresize（IM，[227 227]）のようにします。

    • RGB形式形式BGR形式にイメージを変换変换するは翻动たとえば，翻转（IM，3）のようにします。

    学习およびおよび予测用のイメージの前定理イメージの深层学习习向け向け前を参照してください。

互换性の考虑事项

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R2018B以降は非推奨

参照

[1] Keras：Python Deep学习库。https://keras.io.。

参考

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トピック

R2017Bで导入

深度学习工具箱ドキュメンテーション

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