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

外部の深層学習プラットフォームからの事前学習済みのネットワークのインポート

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。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。

Diagram showing the interoperability between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, ONNX, and PyTorch.

関数

すべて展開する

ネットワークのインポート

TensorFlow のインポート

importNetworkFromTensorFlow Import TensorFlow network as MATLAB network (R2023b 以降)

PyTorch のインポート

importNetworkFromPyTorch Import PyTorch network as MATLAB network (R2022b 以降)

Caffe のインポート

`importCaffeNetwork`	事前学習済み畳み込みニューラルネットワークモデルを Caffe からインポート
`importCaffeLayers`	Caffe からの畳み込みニューラルネットワーク層のインポート

ONNX のインポート

importNetworkFromONNX Import ONNX network as MATLAB network (R2023b 以降)

`importONNXFunction` によってインポートされるパラメーター

`ONNXParameters`	Parameters of imported ONNX network for deep learning (R2020b 以降)
`freezeParameters`	`ONNXParameters` の学習可能なネットワークパラメーターを学習不能に変換する (R2020b 以降)
`unfreezeParameters`	`ONNXParameters` の学習不能なネットワークパラメーターを学習可能に変換する (R2020b 以降)
`addParameter`	Add parameter to `ONNXParameters` object (R2020b 以降)
`removeParameter`	Remove parameter from `ONNXParameters` object (R2020b 以降)

ネットワークアセンブリ

`dlnetwork`	深層学習ニューラルネットワーク
`functionLayer`	関数層 (R2021b 以降)
`replaceLayer`	ニューラルネットワークの層の置き換え
`addLayers`	ニューラルネットワークへの層の追加
`removeLayers`	ニューラルネットワークからの層の削除

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 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.
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™.
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.
Predict Responses Using Custom Python Model in Simulink (Statistics and Machine Learning Toolbox)
This example shows how to use the Custom Python Model Predict (Statistics and Machine Learning Toolbox) block for prediction in Simulink®. The block accepts an observation (consisting of predictor data and a noisy response), and sends it to a custom Python® model that is configured for prediction. The block executes the custom model in Python and returns the predicted response and mean squared error for the observation.

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。