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深度学习工具箱转换器的TensorFlow模型

导入预训练TensorFlow模型进行预测和迁移学习

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更新2021年11月18日

TensorFlow模型的导入器将使您能够导入一个预先训练的TensorFlow模型和权重。然后你可以使用这个模型进行预测或迁移学习。或者,你可以导入层架构作为一个层数组或LayerGraph对象。然后可以训练这个模型。

打开kerasimporter。mlpkginstall文件从您的操作系统或从MATLAB内部将启动安装过程,您拥有的版本。

R2021a中增加了使用importTensorFlowNetwork和importTensorFlowLayers导入TensorFlow SavedModel格式的功能。这些函数只与TensorFlow 2兼容。如果你使用R2017b到R2020b,你可以使用importKerasNetwork和importKerasLayers函数来导入HDF5格式的模型。强烈建议您安装最新版本的支持包,并与MATLAB R2021a版本一起使用,以获得最佳效果。金宝app

下面的链接将帮助你从例子开始:
导入经过训练的TensorFlow网络://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/importtensorflownetwork.html
从TensorFlow网络导入图层://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/importtensorflowlayers.html

MATLAB版本兼容性
创建R2017b
兼容R2017b到R2021b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

社区寻宝

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