plot

신경망 아키텍처 플로팅

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구문

plot(net)

설명

예제

plot(net)는 신경망 net의 계층과 연결을 플로팅합니다.

팁

대화형 방식으로 신경망을 시각화하고 신경망 아키텍처를 분석하려면 deepNetworkDesigner(net)를 사용하십시오. 자세한 내용은 심층 신경망 디자이너를 참조하십시오.

예제

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신경망 플로팅하기

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간단한 신경망을 만들어 플롯으로 표시합니다.

net = dlnetwork;

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3,16,Padding="same")
    batchNormalizationLayer
    reluLayer(Name="relu1")
    
    convolution2dLayer(3,16,Padding="same",Stride=2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    additionLayer(2,Name="add")];

net = addLayers(net,layers);
net = connectLayers(net,"relu1","add/in2");

figure
plot(net)

입력 인수

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`net` — 신경망
`dlnetwork` 객체

신경망으로, dlnetwork 객체로 지정됩니다.

버전 내역

R2017b에 개발됨

모두 확장

R2024a: `DAGNetwork` 객체, `SeriesNetwork` 객체, `LayerGraph` 객체는 권장되지 않음

R2024a부터 DAGNetwork 객체, SeriesNetwork 객체, LayerGraph 객체는 권장되지 않습니다. 대신 dlnetwork 객체를 사용하십시오. 이 권장 사항은 plot 함수에서 이 객체들을 입력값으로 사용하는 것을 권장하지 않는다는 의미입니다.

훈련된 DAGNetwork 또는 SeriesNetwork 객체를 dlnetwork 객체로 변환하려면 dag2dlnetwork 함수를 사용하십시오.

LayerGraph 객체를 지원하는 대부분의 함수는 dlnetwork 객체도 지원합니다. 다음 표에서는 LayerGraph 객체의 몇 가지 일반적인 사용법과 dlnetwork 객체 함수를 대신 사용하도록 코드를 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

권장되지 않음	권장됨
`lgraph = layerGraph;`	`net = dlnetwork;`
`lgraph = layerGraph(layers);`	`net = dlnetwork(layers,Initialize=false);`
`lgraph = layerGraph(net);`	`net = dag2dlnetwork(net);`
`lgraph = addLayers(lgraph,layers);`	`net = addLayers(net,layers);`
`lgraph = removeLayers(lgraph,layerNames);`	`net = removeLayers(net,layerNames);`
`lgraph = replaceLayer(lgraph,layerName,layers);`	`net = replaceLayer(net,layerName,layers);`
`lgraph = connectLayers(lgraph,s,d);`	`net = connectLayers(net,s,d);`
`lgraph = disconnectLayers(lgraph,s,d);`	`net = disconnectLayers(net,s,d);`
`plot(lgraph);`	`plot(net);`

dlnetwork 객체로 지정된 신경망을 훈련시키려면 trainnet 함수를 사용하십시오.

참고 항목