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Importación y exportación de deep learning

Importe y exporte redes a plataformas de deep learning externas

Importe redes y gráficas de capa de TensorFlow™ 2, TensorFlow-Keras, PyTorch^®, el formato de modelos ONNX™ (Open Neural Network Exchange) y Caffe. También puede exportar redes de Deep Learning Toolbox™ y gráficas de capa al formato de modelos TensorFlow 2 y ONNX. Para obtener más información, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas y Interoperability Between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, PyTorch, and ONNX.

Debe disponer de paquetes de soporte para ejecutar las funciones de importación y exportación en Deep Learning Toolbox. Si el paquete de soporte no está instalado, cada función proporciona un enlace de descarga al paquete de soporte correspondiente en Add-On Explorer. La práctica recomendada es descargar el paquete de soporte en la ubicación predeterminada para la versión de MATLAB^® que está ejecutando. También puede descargar directamente los paquetes de soporte desde los siguientes enlaces.

Las funciones importONNXNetwork, importONNXLayers, importONNXFunction y exportONNXNetwork requieren el conversor de Deep Learning Toolbox para el formato de modelos ONNX. Para descargar el paquete de soporte, vaya a https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67296-deep-learning-toolbox-converter-for-onnx-model-format.
Las funciones importTensorFlowNetwork, importTensorFlowLayers, exportNetworkToTensorFlow, importKerasNetwork y importKerasLayers requieren el conversor de Deep Learning Toolbox para los modelos TensorFlow. Para descargar el paquete de soporte, vaya a https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64649-deep-learning-toolbox-converter-for-tensorflow-models.
La función importNetworkFromPyTorch requiere el conversor de Deep Learning Toolbox para los modelos PyTorch. Para descargar el paquete de soporte, vaya a https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/111925.
Las funciones importCaffeNetwork e importCaffeLayers requieren el importador de Deep Learning Toolbox para los modelos Caffe. Para descargar el paquete de soporte, vaya a https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/61735-deep-learning-toolbox-importer-for-caffe-models.

Funciones

expandir todo

Importación de redes

Importación de TensorFlow

`importTensorFlowNetwork`	Import pretrained TensorFlow network
`importTensorFlowLayers`	Import layers from TensorFlow network
`importKerasNetwork`	Import pretrained Keras network and weights
`importKerasLayers`	Import layers from Keras network

Importación de PyTorch

importNetworkFromPyTorch Import PyTorch model as MATLAB network

Importación de Caffe

`importCaffeNetwork`	Import pretrained convolutional neural network models from Caffe
`importCaffeLayers`	Import convolutional neural network layers from Caffe

Importación de ONNX

`importONNXNetwork`	Import pretrained ONNX network
`importONNXLayers`	Import layers from ONNX network
`importONNXFunction`	Import pretrained ONNX network as a function

Parámetros importados mediante `importONNXFunction`

`ONNXParameters`	Parameters of imported ONNX network for deep learning
`freezeParameters`	Convert learnable network parameters in `ONNXParameters` to nonlearnable
`unfreezeParameters`	Convert nonlearnable network parameters in `ONNXParameters` to learnable
`addParameter`	Add parameter to `ONNXParameters` object
`removeParameter`	Remove parameter from `ONNXParameters` object

Montaje de redes

`functionLayer`	Function layer
`findPlaceholderLayers`	Find placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
`replaceLayer`	Replace layer in layer graph or network
`assembleNetwork`	Assemble deep learning network from pretrained layers
`PlaceholderLayer`	Layer replacing an unsupported Keras or ONNX layer
`addLayers`	Add layers to layer graph or network
`removeLayers`	Remove layers from layer graph or network

Exportación de redes

`exportNetworkToTensorFlow`	Export Deep Learning Toolbox network or layer graph to TensorFlow
`exportONNXNetwork`	Export network to ONNX model format

Temas

Interoperability Between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, PyTorch, and ONNX
Learn how to import networks from TensorFlow, PyTorch, and ONNX and use the imported networks for common Deep Learning Toolbox workflows. Learn how to export networks to TensorFlow and ONNX.
Tips on Importing Models from TensorFlow, PyTorch, and ONNX
Tips on importing Deep Learning Toolbox networks or layer graphs from TensorFlow, PyTorch, and ONNX.
Redes neuronales profundas preentrenadas
Aprenda a descargar y utilizar redes neuronales convolucionales preentrenadas para clasificación, transferencia del aprendizaje y extracción de características.
Inference Comparison Between TensorFlow and Imported Networks for Image Classification
Perform prediction in TensorFlow with a pretrained network, import the network into MATLAB using importTensorFlowNetwork, and then compare inference results between TensorFlow and MATLAB networks.
Inference Comparison Between ONNX and Imported Networks for Image Classification
Perform prediction in ONNX with a pretrained network, import the network into MATLAB using importONNXNetwork, and then compare inference results between ONNX and MATLAB networks.
Assemble Network from Pretrained Keras Layers
This example shows how to import the layers from a pretrained Keras network, replace the unsupported layers with custom layers, and assemble the layers into a network ready for prediction.
Replace Unsupported Keras Layer with Function Layer
This example shows how to import the layers from a pretrained Keras network, replace the unsupported layers with function layers, and assemble the layers into a network ready for prediction.
Classify Images in Simulink with Imported TensorFlow Network
Import a pretrained TensorFlow network using importTensorFlowNetwork, and then use the Predict block for image classification in Simulink^®.
Deploy Imported TensorFlow Model with MATLAB Compiler
Import third-party pretrained networks and deploy the networks using MATLAB Compiler™.
Select Function to Import ONNX Pretrained Network
Import an ONNX pretrained network using importONNXNetwork, importONNXLayers, or importONNXFunction.