最新のリリースでは，このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英语でご覧になれます。
情节
ニューラルネットワークの层グラフのプロット
说明
情节（は，层グラフlgraph）lgraphの図をプロットします。关数情节は，各层にその名前でラベル付けし，すべての层の结合を表示します。
ヒント
ネットワークアーキテクチャを解析し，ネットワークの対话的な可视化を作成するには，analyzeNetworkを使用します。
例
层グラフのプロット
层の配列から层グラフを作成します。'relu_1'层を'加'层に结合します。
层= [imageInputLayer（[32 32 3]，'名称'，“输入”）convolution2dLayer（3,16，'填充'，'相同'，'名称'，'conv_1'）batchNormalizationLayer（'名称'，'BN_1'）reluLayer（'名称'，'relu_1'）convolution2dLayer（3,16，'填充'，'相同'，“跨越论”，2，'名称'，'conv_2'）batchNormalizationLayer（'名称'，'BN_2'）reluLayer（'名称'，'relu_2'）additionLayer（2，'名称'，'加'）];lgraph = layerGraph（层）;lgraph = connectLayers（lgraph，'relu_1'，“添加/平方英寸”）;
层グラフをプロットします。
图图（lgraph）;
DAGネットワークのプロット
事前学习済みの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.Deep学习工具箱™模式对于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场合，ダウンロード用リンクが表示されます。
净= googlenet
净= DAGNetwork与属性：层：[144×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接：[170×2表]
ネットワークをプロットします。
数字（'单位'，“规范化”，'位置'[0.1 0.1 0.8 0.8]）;图（净）
系列ネットワークのプロット
事前学习済みの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.Deep学习工具箱™模式对于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场合，ダウンロード用リンクが表示されます。
净= alexnet
具有属性净= SeriesNetwork：层：[25×nnet.cnn.layer.Layer] InputNames：{ '数据'} OutputNames：{ '输出'}
ネットワークをプロットします。
图（净）
入力引数
R2017bで导入
您还可以选择从下面的列表中的网站：
