选择“功能导入ONNX预训练网络”
深度学习工具箱™转换器的ONNX™模型格式提供三个功能来导入经过训练的ONNX(开放神经网络交换)网络:importONNXNetwork，importONNXLayers,importONNXFunction．
这个流程图说明了哪个导入函数最适合不同的场景。
请注意
默认情况下,importONNXNetwork和importONNXLayers当软件不能将ONNX操作符转换成等效的内置MATLAB时，尝试生成一个自定义层®层。有关软件支持转换的操作符列表，请参见金宝appONNX操作符支持转换到内置的金宝appMATLAB层．
importONNXNetwork和importONNXLayers将生成的自定义层保存在包中+在当前文件夹中。PackageName
importONNXNetwork和importONNXLayers不自动生成每个ONNX操作符的自定义层，不支持转换到内置的MATLAB层。金宝app
决定
这个表描述了工作流中选择ONNX导入函数的每个决策。
| 决定 | 描述 |
|---|---|
| 是否支持所有的ONNX操作符转换成等效的内置MATLA金宝appB层，或者软件可以自动生成自定义层? |
|
| 您会部署导入的网络吗? | 如果你使用importONNXNetwork或importONNXLayers，您可以为导入的网络生成代码。创建一个DAGNetwork对象以生成代码，请参见加载预训练的代码生成网络(MATLAB编码器)． |
| 你会用深度网络设计器加载导入的网络吗? | 如果你使用importONNXNetwork或importONNXLayers，可以使用深层网络设计师应用程序。 |
| 如果您重新培训导入的网络，您会使用自定义的培训循环吗? |
|
行动
这个表描述了工作流中选择ONNX导入函数的每个操作。
| 行动 | 描述 |
|---|---|
使用importONNXNetwork |
importONNXNetwork返回一个DAGNetwork或dlnetwork对象，该对象可以用于预测(有关更多信息，请参见TargetNetwork名称-值参数)。类来预测类标签分类功能上的DAGNetwork对象或预测功能上的dlnetwork对象。 |
使用importONNXLayers |
importONNXLayers返回一个LayerGraph对象兼容DAGNetwork或dlnetwork对象(有关更多信息，请参见TargetNetwork名称-值参数)。importONNXLayers在不支持的层的位置插入占位符层。金宝app找到并替换占位符层。然后，使用assembleNetwork，返回DAGNetwork对象，或将层图形转换为dlnetwork对象的使用dlnetwork． |
使用importONNXFunction |
importONNXFunction返回一个ONNXParameters对象，该对象包含网络参数和模型函数(请参见导入的ONNX模型功能)，其中包含网络架构。的ONNXParameters对象和模型函数都可以用于预测。例如，请参见使用导入的ONNX函数进行预测． |
| 找到并替换占位符层 | 要查找导入网络中的占位符层的名称和索引，请使用findPlaceholderLayers函数。然后，您可以将占位符层替换为您定义的新层。要替换一个层，使用replaceLayer． |
另请参阅
importONNXNetwork|importONNXLayers|importONNXFunction|DAGNetwork|dlnetwork|layerGraph|ONNXParameters
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