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用于TensorFlow模型的深度学习工具箱转换器

导入预测和转移学习的预磨损Tensorflow模型

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更新5月12日

TensoRFlow模型的进口商将使您能够导入佩带的TensorFlow模型和权重。然后,您可以使用此模型进行预测或转移学习。或者,您可以将图层体系结构导入层数组或层图对象。然后,您可以培训此模型。

从操作系统中打开Kerasimporter.mlpkginstall文件,也将在Matlab中启动您拥有的发布的安装过程。

在R2021A中添加了通过使用ImportTensorFlownetwork和ImportTensorFlowLayers导入TensorFlow SavedModel格式的功能。这些功能仅兼容TensorFlow 2。如果您通过R2020B使用R2017B,则可以使用ImportKerAsnetwork和ImportKeraslayers函数以HDF5格式导入模型。强烈建议您安装最新版本的支持包,并使用MATLAB R2021A发布以获得最佳结果。金宝app

以下链接将帮助您开始使用示例:
导入佩带的Tensorflow网络://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/importtensorflownetwork.html.
来自TensorFlow网络的导入图层://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/importtensorflowlayers.html.

Matlab释放兼容性
用R2017B创建
兼容R2017B至R2021A
平台兼容性
视窗 苹果系统 Linux.

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