事前学習済みのSqueezeNet畳み込みニュ，ラルネットワ，クを読み込みます。

网=挤压网

net = DAGNetwork with properties: Layers: [68×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [75×2 table] InputNames: {'data'} OutputNames: {'ClassificationLayer_predictions'}

ネットワ，ク网をsqueezenet.onnxというonnx形式のファルとしてエクスポトします。ファ▪▪ルを現在のフォルダ▪▪に保存します。深度学习工具箱为ONNX模型格式转换器サポートパッケージがインストールされていない場合,必要なサポートパッケージへのリンクがexportONNXNetworkによってアドオンエクスプロ，ラ，に表示されます。サポトパッケージをインストールするには、リンクをクリックして、[huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei]をクリックします。

文件名=“squeezenet.onnx”；exportONNXNetwork(净、文件名)

これで，onnxンポトをサポトする深層学習フレムワクにsqueezenet.onnxファ@ @ルを@ @ンポ@ @トできます。

exportONNXNetworkを使用して,出力層を含む層グラフまたは出力層を含まない層グラフをONNX形式にエクスポートします。

事前学習済みSqueezeNet畳み込みニューラルネットワークを読み込み,事前学習済みネットワークを層グラフに変換します。

网=挤压网;lgraph1 = layerGraph(net)

lgraph1 = LayerGraph与属性:图层:[68×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接:[75×2 table] InputNames: {'data'} OutputNames: {'ClassificationLayer_predictions'}

層グラフを解析します。analyzeNetworkは,ネットワークアーキテクチャの対話型プロット,およびネットワーク層についての情報が含まれる表を表示します。Onnx形式にエクスポ，トする前に，層グラフlgraph1でエラ，や問題を検出することもできます。lgraph1はエラ，フリ，です。

analyzeNetwork (lgraph1)

層グラフlgraph1を,squeezeLayers1.onnxという名前の現在のフォルダにonnx形式のファルとしてエクスポトします。

exportONNXNetwork (lgraph1“squeezeLayers1.onnx”）

これで，onnxンポトをサポトする深層学習フレムワクにsqueezeLayers1.onnxファ@ @ルを@ @ンポ@ @トできます。

lgraph1の出力層を削除します。

lgraph2 = removeLayers(lgraph1,lgraph1. layers (end).Name)

lgraph2 = LayerGraph with properties: Layers: [67×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [74×2 table] InputNames: {'data'} OutputNames: {1×0 cell}

analyzeNetworkを使用して，層グラフlgraph2を解析します。層グラフの解析により、欠落している出力層と未接続の出力が検出されます。lgraph2はまだonnx形式にエクスポ，トできます。

analyzeNetwork (lgraph2)

層グラフlgraph2を,squeezeLayers2.onnxという名前の現在のフォルダにonnx形式のファルとしてエクスポトします。

exportONNXNetwork (lgraph2“squeezeLayers2.onnx”）

これで，onnxンポトをサポトする深層学習フレムワクにsqueezeLayers2.onnxファ@ @ルを@ @ンポ@ @トできます。