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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、ネットワークと層グラフをインポートします。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
importONNXNetwork
、importONNXLayers
、importONNXFunction
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
importTensorFlowNetwork
、importTensorFlowLayers
、importKerasNetwork
、およびimportKerasLayers
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。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に移動します。
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. - 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. - 事前学習済みの Keras 層からのネットワークの組み立て
この例では、事前学習済みの Keras ネットワークから層をインポートし、サポートされていない層をカスタム層に置き換え、予測の準備が整ったネットワークをこれらの層から組み立てる方法を説明します。 - サポートされていない Keras 層の関数層への置き換え
この例では、事前学習済みの Keras ネットワークから層をインポートし、サポートされていない層を関数層に置き換え、予測の準備が整ったネットワークをこれらの層から組み立てる方法を説明します。 - 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™. - 事前学習済みの ONNX ネットワークをインポートする関数の選択
importONNXNetwork
、importONNXLayers
、またはimportONNXFunction
を使用して、事前学習済みの ONNX ネットワークを読み込む。 - 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.
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。 - カスタム深層学習中間層の定義
カスタム深層学習中間層の定義方法を学ぶ。 - カスタム深層学習出力層の定義
カスタム深層学習出力層の定義方法を学ぶ。
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
- https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/61735-deep-learning-toolbox-importer-for-caffe-models