主要内容

选择功能导入ONNX预训练网络

ONNX模型格式的深度学习工具箱™转换器提供了三个函数来导入预先训练的ONNX(开放神经网络交换)网络:importONNXNetworkimportONNXLayers,importONNXFunction

这个流程图说明了哪个导入功能最适合不同的场景。

ONNX导入功能选择流程图

请注意

默认情况下,importONNXNetwork而且importONNXLayers当软件不能将ONNX操作符转换为等效的内置MATLAB时,尝试生成一个自定义层®层。有关软件支持转换的操作符列表,请参见ONNX操作符支持转换为内置的MATLAB层

importONNXNetwork而且importONNXLayers将生成的自定义层保存在包中+PackageName在当前文件夹中。

importONNXNetwork而且importONNXLayers不会为不支持转换为内置MATLAB层的每个ONNX操作符自动生成自定义层。

决定

该表描述了选择ONNX导入函数的工作流程中的每个决策。

决定 描述
是否支持所有ONNX操作符转换为等效的内置MATLAB层,或者软件可以自动生成自定义层?
  • 如果导入的网络包含不支持转换为内置MATLAB层的ONNX操作符(参见ONNX操作符支持转换为内置的MATLAB层),importONNXNetwork不生成自定义层,那么importONNXNetwork返回一个错误。

  • 如果导入的网络包含一个ONNX运算符,不支持转换为内置的MATLAB层和importONNXLayers不生成自定义层,那么importONNXLayers在不受支持的层的位置插入占位符层。

  • importONNXFunction支持大多数ONNX操作符。有关更多信息,请参见importONNXFunction支持的ONNX操作符

是否部署导入的网络? 如果你使用importONNXNetworkimportONNXLayers,您可以为导入的网络生成代码。创建一个DAGNetwork对象用于代码生成,请参见为代码生成加载预先训练的网络(MATLAB编码器)
你会用深度网络设计器加载导入的网络吗? 如果你使用importONNXNetworkimportONNXLayers,您可以使用深层网络设计师应用程序。
如果你重新训练导入的网络,你会使用自定义训练循环吗?
  • 如果你使用importONNXFunction,您只能使用自定义训练循环对导入的网络进行再训练。示例请参见使用自定义训练循环训练导入的ONNX函数

  • 使用importONNXNetworkTargetNetwork指定为“dlnetwork”导入网络作为dlnetwork对象。一个dlnetwork启用使用自动区分的自定义训练循环支持。

  • 使用importONNXLayersTargetNetwork指定为“dlnetwork”导入网络作为LayerGraph对象与dlnetwork对象。然后将图层图转换为adlnetwork通过使用dlnetwork

  • 有关培训选项的更多信息,请参见在MATLAB中训练深度学习模型

行动

该表描述了选择ONNX导入函数的工作流程中的每个操作。

行动 描述
使用importONNXNetwork importONNXNetwork返回一个DAGNetworkdlnetwork对象,该对象可用于预测(有关更多信息,请参阅TargetNetwork名称-值参数)。方法来预测类标签分类功能上的DAGNetwork对象或预测功能上的dlnetwork对象。
使用importONNXLayers importONNXLayers返回一个LayerGraph对象与DAGNetworkdlnetwork对象(有关更多信息,请参阅TargetNetwork名称-值参数)。importONNXLayers在不受支持的层的位置插入占位符层。找到并替换占位符层。然后,你可以组装层图使用assembleNetwork,它返回DAGNetwork对象,或将图层图转换为dlnetwork对象的使用dlnetwork
使用importONNXFunction importONNXFunction返回一个ONNXParameters对象,该对象包含网络参数和模型函数(参见导入ONNX模型函数),其中包含网络架构。的ONNXParameters对象和模型函数已准备好用于预测。示例请参见使用导入的ONNX函数进行预测
找到并替换占位符层 方法可以在导入的网络中查找占位符层的名称和索引findPlaceholderLayers函数。然后,您可以用您定义的新层替换占位符层。要替换一个图层,使用replaceLayer

另请参阅

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