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进口商人

caffeからのニューラル层のインポート

说明

= ImportCaffelayers(原纤维caffe[1]ネットワークのをしますこの关数は,.prototxtファイル原纤维に定义れたを返します。

この关数に,Deep Learning Toolbox™Caffe型号的进口商サポートパッケージですこのパッケージインストールれてない场合,关数によってによってダウンロード用リンクリンクが表示ささ

Caffe模型动物园[2]から事前済みネットワークをダウンロードでき。。

= ImportCaffelayers(原纤维,“ inputsize',SZは,データサイズを指定し。。.prototxtファイルでサイズが指定れいない场合入力サイズをを指定ししなければばなり。

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CAFFE模型的深度学习工具箱进口商サポートパッケージダウンロードしインストールします。

コマンドラインに进口商人と入力,必要サポートパッケージをし。。。

进口商人

CAFFE模型的深度学习工具箱进口商サポートがれていない场合,关数は必要サポートサポートパッケージへへのののリンクリンクをアドオンアドオンエクスプローラーエクスプローラーに表示表示します。。パッケージパッケージをを[インストール]をクリックし。

インポートする例ファイル'digitsnet.prototxt'を指定し。

Protofile ='digitsnet.prototxt';

ネットワーク层インポートします。

layers = ImportCaffelayers(Protofile)
层=带有层的1x7层阵列:1'testdata'图像输入28x28x1图像2'conv1'卷积20 5x5x1卷积,步幅[1 1]和填充[0 0] 3'relu1'relu1'relu 4'relu 4'pool1 pool1 pool 1'max ploming 2x2 max max 2x2 max 2x2与步幅[2 2]合并[0 0] 5'IP1'完全连接10完全连接的第6层'损失'softmax softmax 7'输出'分类'分类'分类crossentropyex搭配'class1','class2'和其他8个类别

入力引数

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ネットワークアーキテクチャがれる.prototxtファイルの。文字またはまたはまたはスカラースカラーとしてしますます。。。®パス上フォルダー内现在のフォルダーに原纤维が含まなければならず,そうばファイルの绝対または相対パスパスを含め含めなければばなり。.prototxtファイルによってのサイズ指定されい场合场合入力入力引数SZを使用サイズをしなければませ。。。

例:'digitsnet.prototxt'

入力データ。ベクトルとして指定しますデータの高さ,,幅幅,およびおよびおよびチャネルチャネル数数にににに対応対応対応するするするするするするするするするするするするする[H,W]または[H,W,C]を指定し。

例:[28 28 1]

出力引数

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ネットワークアーキテクチャ。配列またはLayerGraphcaffeネットワーク取る取る取る取るネットワークネットワークネットワークは,ががががが形式形式であることををししてて进口商人は,にネットワークをして,インポート后のののネットワーク

详细

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gpuにおけるインポートたネットワークの使用使用

gpu上では进口商人は実行れません。,,进口商人は,用の学习済みニューラルネットワーク层层ををを,,,,でで配列またはLayerGraphオブジェクトとしてインポートます。

  • 汇编工作を使用て,済みの层をdagnetworkオブジェクトに変换ます。dagnetworkオブジェクトでは,分类cpuまたはまたはまたはまたはまたはででをできます。ととの引数引数引数执行环境を使用,要件をします复数のがあるネットワークの场合,关数预测を使用て,と値の引数返回类别真的として指定し。

  • dlnetworkを使用て,インポートののLayerGraphオブジェクトをdlnetworkオブジェクトに変换ます。dlnetworkオブジェクトでは,预测cpu gpu gpuででででをます。入力データデータととネットワークネットワークパラメーターいずれいずれいずれかかかかかかかか预测をgpuででできます。

    • Minibatchqueueを使用入力データミニバッチの处理管理を行う行う场合场合,,,,,がががMinibatchqueueオブジェクトによってgpu配列に変换され。。

    • dlupdateを使用し,dlnetworkオブジェクトの可能ををを配列に変换ます。。

      dlnet = dlupdate(@gpuarray,dlnet)

  • 火车网cpu gpu gpuででででのに学习させるせることができますます。実行ののオプションをを含む含む学习学习オプションを训练を使用ます。と値の引数执行环境をし,要件をします学习を化する方法の详细详细,,,并行扩展深度学习,在GPU和云中扩展を参照しください。

gpuを使用はははははははははとサポートれているいるいるいるいるいるデバイスデバイスが必要です。サポートされれてているいるリリース别のgpuサポート(并行计算工具箱)を参照しください。

ヒント

参照

[2] Caffe模型动物园。https://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html

バージョン履歴

R2017Aで导入