plot
신경망 아키텍처 플로팅
설명
plot(
는 계층 그래프 lgraph
)lgraph
의 도식을 플로팅합니다. plot
함수는 각 계층에 이름을 표시하고 모든 계층 연결을 보여줍니다.
팁
대화형 방식으로 신경망을 시각화하고 신경망 아키텍처를 분석하려면 deepNetworkDesigner(lgraph)
를 사용하십시오. 자세한 내용은 심층 신경망 디자이너를 참조하십시오.
예제
계층 그래프 플로팅하기
계층 배열에서 계층 그래프를 만듭니다. 'relu_1'
계층을 'add'
계층에 연결합니다.
layers = [ imageInputLayer([32 32 3],'Name','input') convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv_1') batchNormalizationLayer('Name','BN_1') reluLayer('Name','relu_1') convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Stride',2,'Name','conv_2') batchNormalizationLayer('Name','BN_2') reluLayer('Name','relu_2') additionLayer(2,'Name','add')]; lgraph = layerGraph(layers); lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','add/in2');
계층 그래프를 플로팅합니다.
figure plot(lgraph);
DAG 신경망 플로팅하기
사전 훈련된 GoogLeNet 컨벌루션 신경망을 DAGNetwork
객체로 불러옵니다. Deep Learning Toolbox™ Model for GoogLeNet Network 지원 패키지가 설치되어 있지 않으면 이를 다운로드할 수 있는 링크가 제공됩니다.
net = googlenet
net = DAGNetwork with properties: Layers: [144×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [170×2 table]
신경망을 플로팅합니다.
figure('Units','normalized','Position',[0.1 0.1 0.8 0.8]); plot(net)
시리즈 신경망 플로팅하기
사전 훈련된 AlexNet 컨벌루션 신경망을 SeriesNetwork
객체로 불러옵니다. Deep Learning Toolbox™ Model for AlexNet Network 지원 패키지가 설치되어 있지 않으면 이를 다운로드할 수 있는 링크가 제공됩니다.
net = alexnet
net = SeriesNetwork with properties: Layers: [25x1 nnet.cnn.layer.Layer] InputNames: {'data'} OutputNames: {'output'}
신경망을 플로팅합니다.
plot(net)
입력 인수
lgraph
— 계층 그래프
LayerGraph
객체
계층 그래프로, LayerGraph
객체로 지정됩니다. 계층 그래프를 만들려면 layerGraph
를 사용하십시오.
net
— 딥러닝 신경망
SeriesNetwork
객체 | DAGNetwork
객체 | dlnetwork
객체
딥러닝 신경망으로, SeriesNetwork
, DAGNetwork
또는 dlnetwork
객체로 지정됩니다.
버전 내역
R2017b에 개발됨
MATLAB 명령
다음 MATLAB 명령에 해당하는 링크를 클릭했습니다.
명령을 실행하려면 MATLAB 명령 창에 입력하십시오. 웹 브라우저는 MATLAB 명령을 지원하지 않습니다.
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