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Coder.LoadDeePlearningnetwork.

深层学习ネットワークモデルの読み込み

构文

net = coder.loaddeeplearningnetwork（filename）

净= coder.loadDeepLearningNetwork (functionname)

net = coder.loaddeeplearningnetwork（___，网络名字）

说明

网= Coder.LoadDeePlearInneNnetwork（文件名）は，文件名垫のに保存されれ事前习习习の深层学习系列网络（深度学习工具箱）那Dagnetwork.（深度学习工具箱）那Yolov2ObjectDetector（电脑视觉工具箱）またはssdobjectdetector（电脑视觉工具箱）オブジェクトを読み込みます。文件名は1つの系列网络那Dagnetwork.那Yolov2ObjectDetectorまたはssdobjectdetectorオブジェクトが含まれるmatlab^®パス上に存在する有效なMATファイルでなければなりません.MATファイルは読み込まれるネットワークのみを含んでいなければなりません。

例

网= Coder.LoadDeePlearInneNnetwork（functionName.）は事前学习済み済みのの学习系列网络那Dagnetwork.那Yolov2ObjectDetectorまたはssdobjectdetectorオブジェクトを返す关键词呼び出します。functionName.は，系列网络那Dagnetwork.那Yolov2ObjectDetectorまたはssdobjectdetectorオブジェクトを返すmatlabパス上に现正文のののでなければませませんん。

例

网= Coder.LoadDeePlearInneNnetwork（___那网络名字）は，ネットワークから生成されるc ++クラスに名前をオプションをもつnet = coder.loaddeeplearningnetwork（filename）ととです。网络名字は，matファイルに保存されいるか，关键によって指定さですいるはの记述名です。ネットワーク名はc ++で有象な子であるchar型でなければなりません。

ネットワークオブジェクトの推論からコードを生成するときにこの関数を使用します。この関数はこのネットワークからc++クラスを生成します。クラス名は垫ファイル名または関数名から派生します。

例

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`vgg-16.`ネットワークが含まれる垫れるからc ++コード生成する

关节Coder.LoadDeePlearningnetwork.をを用してvgg-16.系列ネットワークを読み込み，このネットワーク用のc ++コードコード生成しし。

事前学习済みのvgg-16.ネットワークネットワークが含まれるれるファイルをを取得ししファイルを取得しし

URL =.'//www.tatmou.com/金宝appsupportfiles/gpucoder/cnn_models/vgg/vgg16.mat';WebSave（'vgg16.mat'，URL）;

关节Coder.LoadDeePlearningnetwork.をを用してvgg16.matを永続yeNet.系列网络オブジェクトに読み込むエントリポイント关相关数myvgg16.を作物成し。

功能OUT = MyVGG16（in）执着的yeNet;如果isempty（mynet）mynet = coder.loaddeeplearningnetwork（'vgg16.mat'那'myvggnet'）;结尾出局=预测（Mynet，In）;

永続的なオブジェクトは，入力で预测メソッドを呼び出す关节の后の呼び出し呼び出しのの再成と再を回避します。

事前学习済みのvgg-16.ネットワークの入力层，サイズ224x224x3.ののを受け入れます。以下のコード行を使しグラフィックスファイルからからイメージ読み取り読み取り，224x224にサイズ変更します。

在= imread（'peppers.png'）;In = Imresize（在[224,224]中）;

Mexコード生成用のCoder.config.构成オブジェクトを作用成し，ターゲット言语をc ++に设定しししし。targetlib.をを用してDeeplearningConfigを'mkldnn'として設定します。关节Codegen.は，MATLAB关节资源の，クラス，卸数/复素数をししばなりん。- args.オプションオプションを使し，エントリポイント关键への入のをします。-Config.オプションオプション使使て，コード生成构成オブジェクト渡し渡します。

cfg = coder.config（'mex'）;cfg.targetlang ='c ++';cfg.deeplearningconfig = coder.deeplearningconfig（'mkldnn'）;Codegen.-  args.{ONE（224,224,3，'UINT8'）}-Config.CFG.myvgg16.-报告;

Codegen.コマンドは生成されたのファイルをCodegen.フォルダーフォルダー入れます。フォルダーフォルダーに，エントリポイント关联myvgg16.cpp.のc ++コード，ヘッダー，畳み込みニューラルネットワーク（cnn）のc ++クラス定义が含まファイル，重み，重みが含まれます。

入力イメージに対してvgg-16.予測を呼び出して,予測された上第五位つのラベルを表示します。

predict_coves = myvgg16_mex（in）;[得分，Indx] =排序（预测_coves，“下降”）;net = coder.loaddeeplearningnetwork（'vgg16.mat'）;ClassNames = Net.Layers（END）.Classes;DISP（CLASSNMES（INDX（1：5））））;

甜椒黄瓜杂货店橡子南瓜胡桃南瓜

马铃薯关节かられる`系列网络`推论のコード生成

关节Coder.LoadDeePlearningnetwork.をを用してresnet50系列ネットワークを読み込み，このネットワーク用のcuda^®コードを生成します。

关节Coder.LoadDeePlearningnetwork.深层学习工具箱™ツールボックス关联关系resnet50を呼び出すエントリポイント关圈Resnetfun.を作物成し。この关键词习习のresnet-50ネットワークを返します。

功能OUT = RESNETFUN（IN）执着的yeNet;如果isempty（mynet）mynet = coder.loaddeeplearningnetwork（'resnet50'那'myresnet'）;结尾出局=预测（Mynet，In）;

永続的なオブジェクトは，入力で预测メソッドを呼び出す关节の后の呼び出し呼び出しのの再成と再を回避します。

事前学习済みのresnet-50ネットワークの入力层，サイズ224x224x3.のイメージを受け入れます。グラフィックスファイルから入力イメージをを，224x224にサイズ変更するには,次のコード行を使用します。

在= imread（'peppers.png'）;In = Imresize（在[224,224]中）;

Mexコード生成用のCoder.gpuconfig.作者，ターゲット言语をC ++に设定ます。关联Codegen.は，MATLAB关节资源の，クラス，卸数/复素数をししばなりん。- args.オプションオプション使使て，エントリポイント关键词の力のサイズ指定し，-Config.オプションオプション使用ししコードコード成オブジェクトを渡します。

cfg = coder.gpuconfig（'mex'）;cfg.targetlang ='c ++';cfg.deeplearningconfig = coder.deeplearningconfig（'cudnn'）;Codegen.-  args.{ONE（224,224,3，'UINT8'）}-Config.CFG.Resnetfun.-报告;

Codegen.コマンドは生成されたのファイルをCodegen.フォルダーフォルダー入れます。これこれに，エントリポイント关联Resnetfun.cu.のcudaコード，ヘッダーおよび畳み込みニューラルネットワーク（cnn）のc ++クラス定义がソースファイル，重み，重みがれれ。