主要内容

深度网络设计器

Diseñar, visualizar y entrenar redes de深度学习

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Descripcion

洛杉矶的应用深度网络设计器Permite crear, visualizar, editar y entrenar redes de深度学习。Con esta app, puede:

  • Crear, importar, editar y combinar redes。

  • Cargar的“现在和现在”和“现在和将来”。

  • 编辑与成功añadir新的成功与成功。

  • 分析，红色的，关于，定义，正确，建筑，和，探测，问题，与，关系。

  • 重要的可视化的数据和图像的数据和图像之间的关系validación。

  • 一件爱的事clasificación de imágenes y可视化la distribución de as ceremony as de clase。

  • 与人交流gráficas de métricas de precisión, pérdida y validación。

  • 出口redes entrenadas al espacio de trabajo Simulink®．

  • 通用código de MATLAB®para contrir y entrar redes y crear experimtos para ajustar hiperparámetros con实验经理。

深度网络设计器应用程序

Abrir la aplicación深度网络设计师

  • Barra de herramientas de MATLAB: En la pestaña应用程序,机器学习和深度学习， haga clic en el icono de la app。

  • Línea de comandos de MATLAB: intrduzca la funcióndeepNetworkDesigner．

包括

expandir待办事项

深度网络设计器检查una red preentrenada。

Abra la app y seleccione una red preentrenada。También普德卡加尔una红色preentrenada selecciondo la pestaña设计师Y haciendo clic en新．Si necessary descargar la red, haga clic en安装附加组件资源管理器。深度网络设计者包括reddes preentrenada para tareas de图像和音频。Para cargar redes de audio preentrenadas, se requiere音频工具箱™。

Sugerencia

Para comenzar, pruebe a seleccionar una de las redes de clasificación de imágenes más rápidas, como SqueezeNet o GoogLeNet。我们有自己的决定cuál我们的命运configuración，我们的命运más准确的，我们的命运命运。Para obtener más información清醒cómo seleccionar una red preentrenada, consulte前突深神经红．

深度网络设计器开始页显示可用的网络

En el面板设计师，可视化探索la red。Para obtener una lista de las redes de clasificación de imágenes preentrenadas que hay disponibles y aprender a compararlas, consulte前突深神经红．

深度网络设计器显示预先训练的图像分类网络

Para obtener información sobre cómo conconir redes con深度网络设计师，咨询用深度网络设计器构建网络．

准备一个红色para transferencia del aprendizaje editándola en深度网络设计器。

在深度学习的基础上，在深度学习的基础上，在深度学习的基础上，在深度学习的基础上，在深度学习的基础上，在深度学习的基础上，在深度学习的基础上。形式上的转变rápida las características一个新的想法imágenes de entrenamiento。Por esta razón, la transferencia del prendizaje suele ser un proeseso más rápido y serencillo que entrar una red desde cero。Para usar una red preentrenada Para la transferencia del aprendizaje, debe修改el número形式上的巧合与新数据的结合。

Abra深层网络设计者con SqueezeNet。

deepNetworkDesigner (squeezenet)

Para prepare la red Para la transferencia del aprendizaje, sustituya la última capa de aprendizaje y la última capa de clasificación。En SqueezeNet, la última aprendizajes una capa convolucional 2D denominada“conv10”．

  • 一个新事物convolution2dLayerlienzo。上帝保佑你FilterSize在1, - 1愿上帝保佑你NumFiltersEn el nuevo número de clases。

  • 更正，我们的想法，我们的想法，我们的想法más rápido我们的想法，我们的想法，我们的价值WeightLearnRateFactoryBiasLearnRateFactor．

  • Elimine la última capaconvolution2dLayer你是我的朋友。

    在深度网络设计器中选择卷积2-D层。FilterSize设置为1,1,NumFilters设置为5。

Sugerencia

En la mayoría de las redes preentrenadas (como GoogLeNet)， la última capa de aprendizaje es la capa totalmente conectada。准备的红色的，转移的，转移的，转移的，转移的，转移的，转移的，转移的，转移的OutputSizeEn el nuevo número de clases。Para ver un ejemplo, consulteIntroducción深度网络设计师．

Luego，消除la capa de clasificación de salida。Después, arrastre una nueva capaclassificationLayerAl lienzo y conéctela en su lugar。La configuración预先决定de La capa de salida建立que La red aprende el número de classes durante el entrenamiento。

在深度网络设计器中选择分类层。OutputSize设置为auto。

Compruebe la红色haciendo clic en分析恩拉pestaña设计师．如果深度学习网络分析仪No detecta ningún error, la red está prepareada para el entrenamiento。Para ver un ejemplo de cómo entrenar una red Para分类imágenes nuevas, consulte深度网络设计程序．

有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要，有必要。

在面板上选择设计师和平共处与和平共处。哈加环圣像，阿尤达，天堂之君，天堂之神圣，天堂之神圣más información天堂之光明。

在深度网络设计器中选择跨通道归一化层

Para obtener más información清醒的生命之路，协商深度学习层列表．

Añada capas a una red desde el espacio de trabajo en Deep Network Designer。

Puede crear una red en Deep Network设计师arrastrando las capas integradas desde层的图书馆铝面板设计师y conectandolas。También puede añadir capas personalizadas a una red desde el espacio de trabajo en el panel设计师．我有一个人，有一个变量myCustomLayer．

  1. Haga clic新恩拉pestaña设计师．

  2. Detengase en从工作空间Y haga clic en进口．

  3. SeleccionemyCustomLayerY haga clic en好吧．

  4. Haga clic添加．

La app añade La capa personalizada en La parte superior del panel设计师．Para ver la nueva capa, amplíela con el ratón o haga clic en放大．

ConectemyCustomLayer红色面板设计师．Para ver un ejemplo de cómo crear una red con una capa personalizada en Deep Network Designer, consulte导入自定义层到深度网络设计器．

También puede组合redes en深度网络设计者。Por ejemplo, puede crear una red de segmentación semántica联合una red preentrenada con una subred de decodificador。

在深度网络设计器中导入数据。

Puede usar la pestaña数据深度网络设计者的重要数据validación。Deep Network Designer es compatible con la importación de datos de imagen y objects de almacén de datos。选择un método de importación en función del tipo de tarea。

他利亚 Tipo de datos Método de importación de datos Visualización de ejemplo
Clasificación de imágenes

联合国objetoImageDatastoreO una carpet con subcarpetas que continenen imágenes caada una de las classes。在地毯下的礼仪和等级。

Seleccione导入数据>导入镜像数据．

“导入镜像数据”对话框

查询图像数据validación查询图像数据diálogo导入图像数据。Para obtener más información, consulte导入数据到深度网络设计器．

Deep Network Designer的Data选项卡，显示类标签的直方图和从导入数据中选择的随机图像
(características numéricas, imágenes，音频与声音)

Almacén de datos。

Para / Para / pareccicionotros flujos de trabajo ampliados，利用对象almacén对应数据。比如,AugmentedImageDatastore，CombinedDatastore，pixelLabelImageDatastore(计算机视觉工具箱)，audioDatastore(音频工具箱)O UN almacén个人资料。

Puede important entrar cualquier客体almacén de datos compatible con la funcióntrainNetwork．Para obtener más información清醒cómo crear y实用对象de almacén de datos Para aplicaciones de深度学习，咨询用于深度学习的数据存储．

Seleccione导入数据>导入数据存储．

导入数据存储对话框

Puede especede los datos de validación en el cuadro de diálogo导入数据存储。Para obtener más información, consulte导入数据到深度网络设计器．

深度网络设计器的数据选项卡显示数据存储中前五个观察的预览

深度网络设计者。

深度网络设计师permite entrenar una red con datos de imagen o un对象almacén de datos compatible con la funcióntrainNetwork．那是什么意思，那是什么意思segmentación semántica那是什么意思CombinedDatastore．Para obtener información sobre cómo importar datos en深度网络设计师，咨询导入数据到深度网络设计器．

深度网络设计者，vaya a la pestaña培训Y haga clic en火车．这是我们的生命gráfica我们的生命。La gráfica muestra información清醒La pérdida y La precisión de minilotes y La pérdida y La precisión de validación, así como información adicional清醒el progreso del entrenamiento。La gráfica incluye el botón de detenciónEn la esquina superior derecha。Haga clic el botón para detener el entramiento y devolver el estado actual de la red。

深度网络设计器中的训练进度图

Para obtener más información, consulte使用深度网络设计器训练网络．

我需要你，我需要你，我需要你，我需要你培训方案Para seleccionar la configuración de entrenamiento。Para obtener más información清醒cómo为你服务的人，顾问trainingOptions．

“深度网络设计器”中的“训练选项”对话框

Para ver un ejemplo de cómo entrenar una red de clasificación de imágenes, consulte深度网络设计程序．Para ver un ejemplo de cómo entrenar una red LSTM安全，安全，领事利用深度网络设计器进行时间序列预测的训练网络．

Para entrenar una red datos no compatibles con Deep Network Designer, seleccione la pestaña设计师Y haga clic en出口出口的红色建筑。路易哥podrá形式之红programática con un bucle de renamiento personalizado, por ejemplo。

输出la建筑设计的红色creada en深度网络设计师的空间de trabajo Simulink y generere código para recrear la红色y el entrenamiento。

  • Para la ququitectura de red con los pesos inciales al espacio de trabajo, vaya a la pestaña设计师Y haga clic en出口．依赖de la arquitectura红，深度网络设计师出口la红科莫LayerGraphlgraph哦，联合国反对层层．

  • Para export la red entrenada en Deep Network Designer al espacio de trabajo, vaya a la pestaña培训Y haga clic en出口．深度网络设计师出口la建筑设计la红色entrenada como un客体DAGNetworktrainedNetwork．深度网络设计师también出口的结果del entrenamiento, como la precisión del entrenamiento y la validación, como un arreglo de structurastrainInfoStruct．

  • Para exportar la red entrenada en Deep Network Designer a Simulink, vaya a la pestaña培训Y haga clic en出口>导出到Simulink．深度网络设计师guarda la red entrenada como un archiivo MAT y genera bloques de Simulink que representan la red entrenada。Los bloques generados dependerán del tipo de red entrenada。

    • 图像分类器:分类数据usando una红神经元de深度学习entrenada。

    • 预测: predice respuestas usando una红色神经元de深度学习entrenada。

    • 有状态的分类:红色神经递归缠结分类。

    • 有状态的预测: predice respuestas usando una red神经元复发缠结。

Para ver un ejemplo de cómo exportar una red de Deep Network Designer a Simulink, consulte从深度网络设计器导出图像分类网络到Simulink．

Para recrear una red creada y entrenada en Deep Network Designer, generere código de MATLAB。

  • Para recrear las capas de la red, vaya a la pestaña设计师y seleccione出口>生成代码．

  • Para recrear las capas de la red, incluidos todos los parámetros de aprendizaje, vaya a la pestaña设计师y seleccione出口>生成带有初始参数的代码．

  • Para recrecre la red, la importación de datos y el entrenamiento, vaya a la pestaña培训y seleccione出口>生成培训代码．

Una vez que haya generado un script, podrá realizar las siguentes tareas。

  • Para recrear las capas de la red creadas en la app, ejecute el script。Si ha generado el script de entrenamiento, cuando ejecute el script, también replicará el entrenamiento de la red。

  • 检查el código para aprender a crear y a conectar las capas programáticamente y a entrenar una red profunda。

  • Para modifier las capas, edit el código。También puede ejecutar el script y volver a important la red en la app para editarlo。

Para obtener más información, consulte从深度网络设计器生成MATLAB代码．

También puede usar深度网络设计者对深度学习的实验对现实的我们的barrido a través对我们的intervalo de valores de hiperparámetros对usar la optimización bayesiana para buscar las mejores opciones de entrenamiento。Para ver un ejemplo de cómo usar实验管理器para ajustar los hiperparámetros de una red entrenada en深度网络设计师，顾问使用深度网络设计器生成实验．

包括relacionados

Uso programatico

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deepNetworkDesignerabre la app深度网络设计师。Si深度网络设计师雅está abierta，deepNetworkDesignerConvierte la app en la aplicación activa。

deepNetworkDesigner (网）abre la app深度网络设计师y carga la red especificada en la app。la red puede ser una red en serie, una red DAG, una gráfica de capas o un arreglo de capas。

Por ejemplo, abra深度网络设计师con una red SqueezeNet preentrenada。

网=挤压网;deepNetworkDesigner(净);

Si深度网络设计师雅está abierta，deepNetworkDesigner(净)Convierte la app en la aplicación active y muestra UN mensaje para que añada o sustituya cualquier red existente。

Sugerencias

中间变化和结果比较，正确实验管理器．Puede usar深度网络设计器para crear实验兼容器与实验管理器。

历史版本

介绍en R2018b

Consulte也

一些必要

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