openCustomLayerModel

类:dlhdl.ProcessorConfig
包:dlhdl

打开一个生成自定义层验证模型来验证您的自定义层

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语法

openCustomLayerModel (processorConfigObject)

openCustomLayerModel (processorConfigObject Name =值)

描述

openCustomLayerModel (processorConfigObject)打开一个生成自定义层验证模型来验证您的自定义层。

openCustomLayerModel (processorConfigObject,名称=值)打开一个生成自定义层验证模型来验证您的自定义层,与一个或多个参数指定可选名称参数。

输入参数

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`processorConfigObject`- - - - - -处理器配置
`dlhdl.ProcessorConfig`对象

处理器配置,指定为一个dlhdl.ProcessorConfig对象。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:

`网络`- - - - - -网络对象
`SeriesNetwork`(默认)|`SeriesNetwork`|`DAGNetwork`对象|`dlquantizer`对象

网络对象的名称包含您的注册自定义层。如果你不包括网络参数,深度学习HDL工具箱™生成一个自定义网络,包括您的注册自定义层。

例子:网络=净

`InputImages`- - - - - -输入图像
米——- - - - - -n——- - - - - -k数字数组

输入图像,指定为m-by-n-by-k数字数组。m, n, k必须匹配的尺寸深度学习网络输入图像层。例如,ResNet-18网络,调整输入图像以224 - - 224 - 3数组。

例子:InputImages =图像

数据类型:单

例子

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生成模型和开放的自定义符号层

您可以生成一个试验台模型之前,您必须创建并注册一个符号层。说明,请参阅注册自定义符号层。

为您的自定义生成一个试验台模型层。

形象=兰迪(255 [2 2 4]);%来生成一个测试网络,包含定制层不指定%的网络名称-值对的论点openCustomLayerModel (hPC InputImages =单(图片);%来测试您的实际网络与自定义层指定网络名称%对论点。例如,如果您的自定义网络叫myNet,在命令行输入:% openCustomLayerModel (hPC、网络= myNet InputImages =单(图片);