外部のプラットフォームからの事前学習済みのネットワーク
TensorFlow™ 2、TensorFlow-Keras、PyTorch®、ONNX™ (Open Neural Network Exchange) モデル形式、および Caffe から、ニューラル ネットワークをインポートします。ディープ ネットワーク デザイナー アプリまたはコマンド ライン関数を使用して、ネットワークを対話的にインポートできます。アプリは、インポートに関する情報と必要なアクションの有無が含まれたインポート レポートを生成します。詳細については、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークとInteroperability Between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, PyTorch, and ONNXを参照してください。
Deep Learning Toolbox™ でインポート関数を実行するには、サポート パッケージが必要です。サポート パッケージがインストールされていない場合、各関数によって、アドオン エクスプローラーの対応するサポート パッケージへのダウンロード リンクが表示されます。推奨される方法は、実行しているバージョンの MATLAB® の既定の場所にサポート パッケージをダウンロードすることです。次のリンクからサポート パッケージを直接ダウンロードすることもできます。
関数
importNetworkFromONNXには、Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format が必要です。サポート パッケージをダウンロードするには、https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67296-deep-learning-toolbox-converter-for-onnx-model-formatに移動します。関数
importNetworkFromPyTorchには、Deep Learning Toolbox Converter for PyTorch Models が必要です。サポート パッケージをダウンロードするには、https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/111925-deep-learning-toolbox-converter-for-pytorch-modelsに移動します。関数
importNetworkFromTensorFlowには、Deep Learning Toolbox Converter for TensorFlow Models が必要です。サポート パッケージをダウンロードするには、https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64649-deep-learning-toolbox-converter-for-tensorflow-modelsに移動します。
アプリ
| ディープ ネットワーク デザイナー | 深層学習ネットワークの設計と可視化 |
関数
トピック
インポート
- 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 from TensorFlow, PyTorch, and ONNX. - Import PyTorch Model Using Deep Network Designer
This example shows how to import a PyTorch® model interactively by using the Deep Network Designer app. (R2023b 以降) - 事前学習済みの深層ニューラル ネットワーク
分類、転移学習、特徴抽出用の事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークのダウンロード方法と使用方法を学習します。 - Inference Comparison Between TensorFlow and Imported Networks for Image Classification
Perform prediction in TensorFlow with a pretrained network, import the network into MATLAB usingimportTensorFlowNetwork, 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 usingimportONNXNetwork, and then compare inference results between ONNX and MATLAB networks. - Classify Images in Simulink with Imported TensorFlow Network
Import a pretrained TensorFlow network usingimportTensorFlowNetwork, 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™. - View Autogenerated Custom Layers Using Deep Network Designer
This example shows how to import a pretrained TensorFlow™ network and view the autogenerated layers in Deep Network Designer. - Verify Robustness of ONNX Network
This example shows how to verify the adversarial robustness of an imported ONNX™ deep neural network. (R2024a 以降)
Python の共同実行
- Classify Images Using TensorFlow Model Predict Block
Classify images using TensorFlow Model Predict block. - Classify Images Using ONNX Model Predict Block
Classify images using ONNX Model Predict block. - Classify Images Using PyTorch Model Predict Block
Classify images using PyTorch Model Predict block. - Predict Responses Using TensorFlow Model Predict Block
Predict Responses Using TensorFlow Model Predict block. - Predict Responses Using ONNX Model Predict Block
Predict Responses Using ONNX Model Predict block. - Predict Responses Using PyTorch Model Predict Block
Predict Responses Using PyTorch Model Predict block. - Simulink でのカスタム Python モデルを使用した応答の予測 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
この例では、Custom Python Model Predict (Statistics and Machine Learning Toolbox)ブロックを Simulink® での予測に使用する方法を示します。
カスタム層
- カスタム深層学習層の定義
カスタム深層学習層の定義方法を学習します。
関連情報
- https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67296-deep-learning-toolbox-converter-for-onnx-model-format
- https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64649-deep-learning-toolbox-converter-for-tensorflow-models
- https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/111925-deep-learning-toolbox-converter-for-pytorch-models
- https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/61735-deep-learning-toolbox-importer-for-caffe-models
