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신경망을 ONNX 모델 형식으로 내보내기
exportONNXNetwork(
는 하나 이상의 이름-값 쌍 인수로 지정된 추가 옵션을 사용하여 신경망을 내보냅니다.net
,filename
,Name,Value
)
여러 개의 입력값과 여러 개의 출력값을 포함하는 훈련된 MATLAB® 딥러닝 신경망을 ONNX 모델 형식으로 내보낼 수 있습니다. 다중 입력 및 다중 출력 딥러닝 신경망에 대해 자세히 알아보려면 Multiple-Input and Multiple-Output Networks 항목을 참조하십시오.
exportONNXNetwork
는 훈련 옵션, 학습률 인자 또는 정규화 인자와 같이 신경망 훈련과 관련된 설정 또는 속성을 내보내지 않습니다.
ONNX 형식이 지원하지 않는 계층을 포함하는 신경망을 내보내는 경우, exportONNXNetwork
는 지원되지 않는 계층 대신 자리 표시자 ONNX 연산자를 저장하고 경고를 반환합니다. 자리 표시자 연산자가 있는 ONNX 신경망은 다른 딥러닝 프레임워크로 가져올 수 없습니다.
MATLAB과 ONNX 사이의 아키텍처 차이로 인해, 내보낸 신경망은 원래 신경망과 다른 구조를 가질 수 있습니다. 또한, 내보낸 신경망을 가져올 경우 다시 가져온 신경망의 계층이 원래 신경망과 다를 수 있습니다.
exportONNXNetwork
는 다음을 내보낼 수 있습니다.
컨벌루션 계층과 LSTM 계층을 모두 포함하는 신경망(예: 비디오 분류 응용 프로그램용).
아래 표에 나온 것처럼 Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format 또는 Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow™-Keras Models를 사용하여 ONNX 또는 TensorFlow-Keras에서 신경망을 가져올 때 생성된 모든 사용자 지정 계층(nnet.onnx.layer.Flatten3dLayer
제외).
다음과 같은 계층.
ONNX Exporter에서 지원하는 계층 |
---|
Deep Learning Toolbox 계층 |
additionLayer |
averagePooling2dLayer |
averagePooling3dLayer |
batchNormalizationLayer |
bilstmLayer |
ClassificationOutputLayer |
clippedReluLayer |
concatenationLayer |
convolution2dLayer |
convolution3dLayer |
crop2dLayer |
CrossChannelNormalizationLayer |
depthConcatenationLayer |
dropoutLayer |
eluLayer |
fullyConnectedLayer
|
flattenLayer |
globalAveragePooling2dLayer |
globalMaxPooling2dLayer |
groupedConvolution2dLayer |
gruLayer |
imageInputLayer
|
image3dInputLayer |
leakyReluLayer |
lstmLayer |
maxPooling2dLayer |
maxPooling3dLayer |
maxUnpooling2dLayer |
RegressionOutputLayer |
reluLayer |
sequenceInputLayer |
softmaxLayer |
tanhLayer |
transposedConv2dLayer |
transposedConv3dLayer |
ONNX Importer 사용자 지정 계층 |
nnet.onnx.layer.ClipLayer |
nnet.onnx.layer.FlattenLayer |
nnet.onnx.layer.GlobalAveragePooling2dLayer |
nnet.onnx.layer.IdentityLayer |
nnet.onnx.layer.PReluLayer |
nnet.onnx.layer.ElementwiseAffineLayer |
nnet.onnx.layer.TanhLayer |
Keras Importer 사용자 지정 계층 |
nnet.keras.layer.FlattenCStyleLayer |
nnet.keras.layer.GlobalAveragePooling2dLayer |
nnet.keras.layer.SigmoidLayer |
nnet.keras.layer.TanhLayer |
nnet.keras.layer.ZeroPadding2dLayer |
Caffe Importer 사용자 지정 계층 |
nnet.caffe.layer.TanhLayer |
Computer Vision Toolbox™ 계층 |
pixelClassificationLayer (Computer Vision Toolbox) |
rcnnBoxRegressionLayer (Computer Vision Toolbox) |
roiInputLayer (Computer Vision Toolbox) |
roiMaxPooling2dLayer (Computer Vision Toolbox) |
Text Analytics Toolbox™ 계층 |
wordEmbeddingLayer (Text Analytics Toolbox)
|
importCaffeLayers
| importCaffeNetwork
| importKerasLayers
| importKerasNetwork
| importONNXLayers
| importONNXNetwork