외부 플랫폼의 사전 훈련된 신경망

외부 딥러닝 플랫폼에서 사전 훈련된 신경망 가져오기

TensorFlow™ 2, TensorFlow-Keras, PyTorch^®, ONNX™(Open Neural Network Exchange) 모델 형식, Caffe에서 신경망과 계층 그래프를 가져옵니다. 자세한 내용은 사전 훈련된 심층 신경망 항목과 Interoperability Between Deep Learning Toolbox, TensorFlow, PyTorch, and ONNX 항목을 참조하십시오.

Deep Learning Toolbox™에서 가져오기 함수를 실행하려면 지원 패키지가 있어야 합니다. 지원 패키지가 설치되어 있지 않은 경우, 각 함수는 해당 지원 패키지를 다운로드할 수 있는 애드온 탐색기 링크를 제공합니다. 실행 중인 MATLAB^® 버전의 디폴트 위치에 지원 패키지를 다운로드하는 것이 좋습니다. 다음 링크에서 지원 패키지를 직접 다운로드할 수도 있습니다.

importNetworkFromONNX 함수를 사용하려면 Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format이 필요합니다. 지원 패키지를 다운로드하려면 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/67296-deep-learning-toolbox-converter-for-onnx-model-format 항목으로 이동하십시오.
importNetworkFromPyTorch 함수를 사용하려면 Deep Learning Toolbox Converter for PyTorch Models가 필요합니다. 지원 패키지를 다운로드하려면 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/111925-deep-learning-toolbox-converter-for-pytorch-models 항목으로 이동하십시오.
importNetworkFromTensorFlow 함수를 사용하려면 Deep Learning Toolbox Converter for TensorFlow Models가 필요합니다. 지원 패키지를 다운로드하려면 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64649-deep-learning-toolbox-converter-for-tensorflow-models 항목으로 이동하십시오.

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

함수

모두 확장

신경망 가져오기

TensorFlow 가져오기

`importNetworkFromTensorFlow`	Import TensorFlow network as MATLAB network (R2023b 이후)
`importTensorFlowNetwork`	(To be removed) Import pretrained TensorFlow network (R2021a 이후)
`importTensorFlowLayers`	(To be removed) Import layers from TensorFlow network (R2021a 이후)
`importKerasNetwork`	(제거될 예정임) 사전 훈련된 Keras 신경망과 가중치 가져오기
`importKerasLayers`	(To be removed) Import layers from Keras network

PyTorch 가져오기

importNetworkFromPyTorch Import PyTorch network as MATLAB network (R2022b 이후)

Caffe 가져오기

`importCaffeNetwork`	Caffe에서 사전 훈련된 컨벌루션 신경망 모델 가져오기
`importCaffeLayers`	Caffe에서 컨벌루션 신경망 계층 가져오기

ONNX 가져오기

`importNetworkFromONNX`	Import ONNX network as MATLAB network (R2023b 이후)
`importONNXNetwork`	(To be removed) Import pretrained ONNX network
`importONNXLayers`	(To be removed) Import layers from ONNX network
`importONNXFunction`	Import pretrained ONNX network as a function (R2020b 이후)

`importONNXFunction`에서 가져온 파라미터

`ONNXParameters`	Parameters of imported ONNX network for deep learning (R2020b 이후)
`freezeParameters`	Convert learnable network parameters in `ONNXParameters` to nonlearnable (R2020b 이후)
`unfreezeParameters`	Convert nonlearnable network parameters in `ONNXParameters` to learnable (R2020b 이후)
`addParameter`	Add parameter to `ONNXParameters` object (R2020b 이후)
`removeParameter`	Remove parameter from `ONNXParameters` object (R2020b 이후)

신경망 조합

`functionLayer`	Function layer (R2021b 이후)
`findPlaceholderLayers`	Find placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
`replaceLayer`	Replace layer in layer graph or network
`assembleNetwork`	사전 훈련된 계층에서 딥러닝 신경망 조합
`PlaceholderLayer`	Layer replacing an unsupported Keras or ONNX layer
`addLayers`	계층 그래프 또는 신경망에 계층 추가
`removeLayers`	계층 그래프 또는 신경망에서 계층 제거

도움말 항목

가져오기

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 이후)
사전 훈련된 심층 신경망
분류, 전이 학습 및 특징 추출을 위해 사전 훈련된 컨벌루션 신경망을 다운로드하고 사용하는 방법을 알아봅니다.
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.
사전 훈련된 Keras 계층에서 신경망 조합하기
이 예제에서는 사전 훈련된 Keras 신경망에서 계층을 가져오고 지원되지 않는 계층을 사용자 지정 계층으로 바꾼 다음 이러한 계층을 예측을 실행할 준비가 된 신경망으로 조합하는 방법을 보여줍니다.
Replace Unsupported Keras Layer with Function Layer
This example shows how to import the layers from a pretrained Keras network, replace the unsupported layers with function layers, and assemble the layers into a network ready for prediction.
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™.
Select Function to Import ONNX Pretrained Network
Import an ONNX pretrained network using importONNXNetwork, importONNXLayers, or importONNXFunction.
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.

사용자 지정 계층

사용자 지정 딥러닝 계층 정의하기
사용자 지정 딥러닝 계층을 정의하는 방법을 알아봅니다.
Define Custom Deep Learning Intermediate Layers
Learn how to define custom deep learning intermediate layers.
사용자 지정 딥러닝 출력 계층 정의하기
사용자 지정 딥러닝 출력 계층을 정의하는 방법을 알아봅니다.