squeezenet畳み込み畳み込み畳み込みネットワークを。。。。

Net = Squeezenet

net =带有属性的dagnetwork：层：[68×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[75×2表] inputNames：{'data'} outputnames：{'classification layer_predictions'}

ネットワーク网をSqueezenet.onnxという ONNX 形式のファイルとしてエクスポートします。ファイルを現在のフォルダーに保存します。Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format サポート パッケージがインストールされていない場合、必要なサポート パッケージへのリンクが导出によってエクスプローラー表示れますサポートパッケージインストールするは，リンクをクリッククリック，，，[インストール]をクリックし。

文件名=“ Squeezenet.onnx”;Exportonnxnetwork（网络，文件名）

これで，インポートインポートする深层学习ににににSqueezenet.onnxファイルをインポートます。

导出を使用，出力层含む层グラフまたは层を含まないない层グラフグラフをををををを

squeezenet畳み込み畳み込みネットワークを，学习済みを层グラフに変换変换ますます。

net = squeezenet;lgraph1 = layergraph（net）

lgraph1 =带有属性的layerGraph：层：[68×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[75×2表] inputNames：{'data'} outputnames：{'ClassificationLayer_predictions'}

层グラフ解析します。分析は，アーキテクチャ型型，およびおよびののが含ま含まれるれるれるれるををををします。。。。。形式形式形式形式lgraph1でエラー问题検出するもできます。lgraph1はエラーフリー。

分析（LGRAPH1）

层グラフlgraph1を，Squeezelayers1.onnxという名前现在フォルダーににに形式形式形式としてエクスポートし。

Exportonnxnetwork（lgraph1，“ Squeezelayers1.onnx”）

これで，インポートインポートする深层学习ににににSqueezelayers1.onnxファイルをインポートます。

lgraph1の出力を削除し。。

lgraph2 = removelayers（lgraph1，lgraph1.layers（end）.name）

lgraph2 =带有属性的layerGraph：层：[67×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[74×2表] inputNames：{'data'} outputnames：{1×0 cell}

分析を使用て，层グラフlgraph2を解析。グラフのにより欠落しいる出力层と未接続のの出力ががれれれlgraph2はまだまだ形式形式エクスポートます。。

分析（LGRAPH2）

层グラフlgraph2を，Squeezelayers2.onnxという名前现在フォルダーににに形式形式形式としてエクスポートし。

Exportonnxnetwork（lgraph2，“ Squeezelayers2.onnx”）

これで，インポートインポートする深层学习ににににSqueezelayers2.onnxファイルをインポートます。