主要内容
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情节
ニューラルネットワークの層グラフのプロット
構文
説明
图(は,層グラフlgraph）lgraphの図をプロットします。関数情节は,各層にその名前でラベル付けし,すべての層の結合を表示します。
ヒント
ネットワークアーキテクチャを解析し,ネットワークの対話的な可視化を作成するには,analyzeNetworkを使用します。
例
層グラフのプロット
層の配列から層グラフを作成します。“relu_1”層を“添加”層に結合します。
[imageInputLayer([32 32 3]，])，“名字”，“输入”) convolution2dLayer(3, 16岁,“填充”，“相同”，“名字”，“conv_1”) batchNormalizationLayer (“名字”，“BN_1”) reluLayer (“名字”，“relu_1”) convolution2dLayer(3, 16岁,“填充”，“相同”，“步”2,“名字”，“conv_2”) batchNormalizationLayer (“名字”，“BN_2”) reluLayer (“名字”，“relu_2”) additionLayer (2“名字”，“添加”));lgraph = layerGraph(层);lgraph = connectLayers (lgraph,“relu_1”，“添加/ in2”)；
層グラフをプロットします。
图绘制(lgraph);
DAGネットワークのプロット
事前学習済みのGoogLeNet畳み込みニューラルネットワークをDAGNetworkオブジェクトとして読み込みます。深度学习工具箱™模型GoogLeNet网络サポートパッケージがインストールされていない場合,ダウンロード用リンクが表示されます。
网= googlenet
net = DAGNetwork with properties: Layers: [144×1 net.cnn.layer. layer]连接:[170×2 table]
ネットワークをプロットします。
图(“单位”，“归一化”，“位置”，[0.1 0.1 0.8 0.8]);情节(净)
系列ネットワークのプロット
事前学習済みのAlexNet畳み込みニューラルネットワークをSeriesNetworkオブジェクトとして読み込みます。深度学习工具箱™模型AlexNet网络サポートパッケージがインストールされていない場合,ダウンロード用リンクが表示されます。
网= alexnet
net = SeriesNetwork with properties: Layers: [25x1 net.cnn.layer. layer] InputNames: {'data'} OutputNames: {'output'}
ネットワークをプロットします。
情节(净)
入力引数
R2017bで導入
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