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Importación, exportación y personalización de deep learning

Importe, exporte y personalice redes de deep learning, además de capas, bucles de entrenamiento y funciones de pérdida

Importe redes y gráficas de capas 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 capas al formato de modelos TensorFlow 2 y ONNX. Para obtener más información, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.

Puede definir su propia capa de deep learning personalizada para su problema. Puede especificar una función de pérdida personalizada usando una capa de salida personalizada y definir capas personalizadas con parámetros que se puedan aprender o sin ellos. Después de definir una capa personalizada, puede comprobar que es válida y compatible con la GPU, y que devuelve como salida gradientes correctamente definidos.

Si la función trainingOptions no proporciona las opciones de entrenamiento que necesita para la tarea, o si las capas de salida personalizadas no son compatibles con las funciones de pérdida que necesita, puede definir un bucle de entrenamiento personalizado. En el caso de las redes que no se pueden crear mediante gráficas de capa, puede definir redes personalizadas como una función. Para obtener más información, consulte Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.

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