Inception-v3是一个预先训练的模型，它是在ImageNet数据库的一个子集上训练的。该模型在100多万幅图像上训练，共有316层，可以将图像分类为1000个物体类别(如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。
打开inceptionv3。mlpkginstall文件从您的操作系统或MATLAB内部将启动您所拥有的版本的安装过程。
这个mlpkginstall文件适用于R2017b和其他版本。
使用的例子:
%访问训练过的模型
net = Inceptionv3（）;
％看架构的详细信息
Net.Layers.
%读取图像进行分类
I = imread(“peppers.png”);
%调整图像的大小
深圳= net.Layers (1) .InputSize
我=(1:深圳(1),1:深圳(2),1:深圳(3));
%分类图像使用Resnet-50
标签=分类(净，I)
%显示图像和分类结果
数字
imshow(我)
文本(10年,20年,char(标签),“颜色”,“白”)
评论和评级（12)
Matlab释放兼容性
创建R2017b
兼容R2017B至R2021A
平台的兼容性
视窗 macOS Linux类别
标签
您也可以从以下列表中选择一个网站:
大家好，我使用的是matlab R2018b。你能给我发一份安装压缩文件到aslanezgi98@gmail.com吗?非常感谢
所有谷歌网络inceptionv3, xpetion在2020年的更新都有一个层缺失，当我尝试使用这些网络时，总是出现错误“太多输入”。
你好，Catherine，我们从模型中移除了一个预处理层。预处理现在由imageInputLayer负责。这不会改变什么。该层仍然在新版本的支持包中，以防您想用该层加载旧模型金宝app。这应该也可以。如果没有，请告诉我。
在这个更新中有一个错误。缺少一个图层
现在——2020年3月的版本
ans =
DAGNetwork属性:
层(315×1 nnet.cnn.layer.Layer):
连接：[349×2表]
InputNames:{“input_1”}
OutputNames：{'classificationlayer_predictions'}
在净=
DAGNetwork属性:
层(316×1 nnet.cnn.layer.Layer):
连接(350×2表):
InputNames:{“input_1”}
OutputNames：{'classificationlayer_predictions'}
在安装盗梦模型后，我出现了以下错误
> > inceptionv3
错误使用负载
不能读取文件
C: \ ProgramData \ MAT金宝appLAB工具箱\ SupportPackages \ R2019b \ \ nnet \ \ inceptionv3.mat SupportPackages \ inceptionv3 \数据。
Incepionv3中的错误（第63行）
data =负载(matfile);
我该怎么补救呢?我检查了。mat文件是否存在