このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。

networkDataLayout

学習可能なパラメーターを初期化するための深層学習ネットワーク データ レイアウト

R2022b 以降

このページをすべて展開する

    説明

    ネットワーク データ レイアウト オブジェクトは、パラメーターを初期化するための入力データのデータ サイズと dlarray の形式情報を表します。

    サンプル データを使用する代わりに、networkDataLayout オブジェクトを使用して、サイズと形式の情報を基に dlnetwork オブジェクトとカスタム層の学習可能なパラメーターを初期化できます。

    作成

    構文

    layout = networkDataLayout(sz)
    layout = networkDataLayout(sz,fmt)

    説明

    layout = networkDataLayout(sz) は、形式を整えていないネットワーク データ レイアウト オブジェクトを作成し、Size プロパティを設定します。

    例

    layout = networkDataLayout(sz,fmt) は、形式を整えたネットワーク データ レイアウト オブジェクトを作成し、Size プロパティと Format プロパティを設定します。

    例

    プロパティ

    すべて展開する

    サイズ。2 つ以上の非負の整数または NaN 値の行ベクトルとして指定します。ここで、sz(i) は次元 i のサイズを表し、NaN 値は不明な次元サイズに対応します。

    データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    データ形式。string スカラーまたは文字ベクトルとして指定します。文字列の各文字は、次のいずれかの次元ラベルでなければなりません。

    • "S" — 空間

    • "C" — チャネル

    • "B" — バッチ

    • "T" — 時間

    • "U" — 指定なし

    "S" または "U" のラベルが付いた次元については、複数回指定できます。"C"、"B"、"T" のラベルについては、1 回のみ使用できます。

    データ型: string | char

    オブジェクト関数

    finddim指定されたラベルをもつ次元の検索

    例

    すべて折りたたむ

    ライブ スクリプトを開く

    サイズ [28 28 1] のデータを表す、形式を整えていない networkDataLayout オブジェクトを作成します。

    layout = networkDataLayout([28 28 1])
    layout = 
  networkDataLayout with properties:

      Size: [28 28 1]
    Format: ''
    ライブ スクリプトを開く

    サイズ [227 227] の 2 次元 RGB イメージのバッチを表す、形式を整えた networkDataLayout オブジェクトを作成します。ここで、バッチ サイズは不明です。

    layout = networkDataLayout([227 227 3 NaN],"SSCB")
    layout = 
  networkDataLayout with properties:

      Size: [227 227 3 NaN]
    Format: 'SSCB'
    ライブ スクリプトを開く

    2 つの未接続の入力をもつ未初期化の dlnetwork オブジェクトを作成します。

    layers = [
    convolution2dLayer(5,16,Name="conv")
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(50)
    flattenLayer
    concatenationLayer(1,2,Name="cat")
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer];

net = dlnetwork(layers,Initialize=false);

    ネットワークの入力名を表示します。

    net.InputNames
    ans = 1×2 cell
    {'conv'}    {'cat/in2'}

    入力の入力データを表すネットワーク データ レイアウト オブジェクトを作成します。最初の入力には、28 行 28 列のグレースケール イメージのバッチを指定します。2 番目の入力には、シングルチャネルの特徴データのバッチを指定します。

    layout1 = networkDataLayout([28 28 1 NaN],"SSCB");
layout2 = networkDataLayout([1 NaN],"CB");

    ネットワーク データ レイアウト オブジェクトを使用してネットワークを初期化します。

    net = initialize(net,layout1,layout2)
    net = 
  dlnetwork with properties:

         Layers: [8×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [7×2 table]
     Learnables: [8×3 table]
          State: [2×3 table]
     InputNames: {'conv'  'cat/in2'}
    OutputNames: {'softmax'}
    Initialized: 1

  View summary with summary.
    ライブ スクリプトを開く

    2 次元イメージ シーケンスを表す、形式を整えたネットワーク データ レイアウト オブジェクトを作成します。形式を "SSCBT" (空間、空間、チャネル、バッチ、時間) として指定します。

    layout = networkDataLayout([227 227 3 NaN 100],"SSCBT");

    ラベル "S" をもつ次元を見つけます。

    dim = finddim(layout,"S")
    dim = 1×2

     1     2

    バージョン履歴

    R2022b で導入

    参考

    | | |

    トピック