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TensorFlow模型的深度学习工具箱转换器

导入预训练TensorFlow模型进行预测和迁移学习

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更新2021年9月22日

TensorFlow模型的导入器使您能够导入预训练的TensorFlow模型和权重。然后,您可以使用此模型进行预测或转移学习。或者,您可以将层体系结构作为层阵列或层图对象导入。然后,您可以训练此模型。

从您的操作系统或从MATLAB中打开kerasimporter.mlpkginstall文件将启动您已发布版本的安装过程。

R2021a中添加了通过使用ImportSensorFlowNetwork和ImportSensorFlowLayers导入TensorFlow SavedModel格式的功能。这些功能仅与TensorFlow 2兼容。如果您通过R2020b使用R2017b,则可以使用importKerasNetwork和importKerasLayers功能导入HDF5格式的模型。它是强烈建议您安装最新版本的支持包,并将其与MATLAB R2021a版本一起使用,以获得最佳效果。万博1manbetx

以下链接将帮助您开始使用示例:
导入预训练TensorFlow网络://www.tianjin-qmedu.com/help/deeplearning/ref/importtensorflownetwork.html
从TensorFlow网络导入图层://www.tianjin-qmedu.com/help/deeplearning/ref/importtensorflowlayers.html

MATLAB版本兼容性
使用R2017b创建
与R2017b至R2021b兼容
平台兼容性
窗户 马科斯 Linux

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