カスタム層の生成オプション。数値または逻辑1（真正的)または合乎逻辑0（假)として指定します。GenerateCustomLayersを真正的に設定した場合,ソフトウェアがONNX演算子をそれと等価な組み込みのMATLAB層に変換できないときに,importONNXNetworkがカスタム層の生成を試みます。importONNXNetworkは，生成した各カスタム層を，+PackageNameで個別の00ファ@ @ルとして保存します。カスタム層を表示または編集するには，関連する00ファ@ @ルを開きます。カスタム層の詳細にいては，深層学習のカスタム層を参照してください。

例:GenerateCustomLayers = false

importONNXNetworkがカスタム層を保存するパッケ，ジの名前。文字ベクトルまたは字符串スカラとして指定します。importONNXNetworkは，カスタム層のパッケ，ジ+PackageNameを現在のフォルダ，に保存します。PackageNameを指定しない場合，importONNXNetworkは，カスタム層を現在のフォルダ，内の+modelfileという名前のパッケ，ジに保存します。パッケジの詳細にいては，パッケ，ジによる名前空間の作成を参照してください。

例:PackageName = " shufflenet_9 "

例:PackageName = " CustomLayers "

深度学习工具箱ネットワクのタゲットタプ。“dagnetwork”または“dlnetwork”として指定します。関数importONNXNetworkは，ネットワ，ク网をDAGNetworkオブジェクトまたはdlnetworkオブジェクトとして▪▪ンポ▪▪トします。

例:TargetNetwork = " dlnetwork "

ネットワ，ク入力のデ，タ形式。文字ベクトル、字符串スカラ，または字符串配列として指定します。importONNXNetworkは，入力デ，タ形式をonnxファeconnxルから解釈しようと試みます。importONNXNetworkが入力デ，タ形式を導出できない場合，名前と値の引数InputDataFormatsが役に立ます。

InputDataFomatsには，onnx入力テンソルの順にデ，タ形式を設定します。たとえば，InputDataFormatsを“BSSC”として指定した場合,インポートされたネットワークは1つのimageInputLayer入力をもます。importONNXNetworkがONNX入力テンソルのデータ形式を解釈する方法,およびさまざまな深度学习工具箱入力層についてInputDataFormatsを指定する方法の詳細にいては，Onnx入出力テンソルから組み込みのmatlab層への変換を参照してください。

空のデタ形式(［］または＂＂)を指定した場合，importONNXNetworkは入力デ，タ形式を自動的に解釈します。

例:InputDataFormats = ' BSSC '

例:InputDataFormats = " BSSC "

例:InputDataFormats = [" bcs”、“”、“公元前”)

例:InputDataFormats = {bcs,[],“公元前”}

デ，タ型:字符|字符串|细胞

ネットワ，ク出力のデ，タ形式。文字ベクトル、字符串スカラ，または字符串配列として指定します。importONNXNetworkは，出力デ，タ形式をonnxファeconnxルから解釈しようと試みます。importONNXNetworkが出力デ，タ形式を導出できない場合，名前と値の引数OutputDataFormatsが役に立ます。

OutputDataFormatsには，onnx出力テンソルの順にデ，タ形式を設定します。たとえば，OutputDataFormatsを“公元前”として指定した場合,インポートされたネットワークは1つのclassificationLayer出力をもます。importONNXNetworkがONNX出力テンソルのデータ形式を解釈する方法,およびさまざまな深度学习工具箱出力層についてOutputDataFormatsを指定する方法の詳細にいては，Onnx入出力テンソルから組み込みのmatlab層への変換を参照してください。

空のデタ形式(［］または＂＂)を指定した場合，importONNXNetworkは出力デ，タ形式を自動的に解釈します。

例:公元前OutputDataFormats = ' '

例:OutputDataFormats =“公元前”

例:OutputDataFormats = [" bcs”、“”、“公元前”)

例:OutputDataFormats = {bcs,[],“公元前”}

デ，タ型:字符|字符串|细胞

最初のネットワク入力の入力メジのサズ。2次元(高度、宽度、渠道)または3次元(高度、宽度、深度、渠道)にそれぞれ対応する，3個または4個の数値のベクトルとして指定します。modelfileのonnxモデルで入力サズが指定されていない場合にのみ，ネットワクはこの情報を使用します。

例:ImageInputSize=[28 28 1](2次元グレスケル入力メジの場合)

例:ImageInputSize=[224 224 3](2次元カラ、入力、メ、ジの場合)

例:ImageInputSize=[28 28 36 3](3次元カラ入力メジの場合)

最初のネットワク出力の層のタプ。“分类”、“回归”，または“pixelclassification”として指定します。関数importONNXNetworkは,ClassificationOutputLayerオブジェクト，RegressionOutputLayerオブジェクト，またはpixelClassificationLayer(计算机视觉工具箱)オブジェクトを，ンポトされたネットワクアキテクチャの最初の出力分岐の末尾に追加します。pixelClassificationLayer(计算机视觉工具箱)オブジェクトを追加するには，计算机视觉工具箱™が必要です。modelfileのonnxモデルによって出力層のタaaplプが指定されている場合，またはTargetNetworkを“dlnetwork”として指定した場合，importONNXNetworkは名前と値の引数OutputLayerTypeを無視します。

例:OutputLayerType = "回归"

最初のネットワ，ク出力の出力層のクラス。分类ベクトル、字符串配列、文字ベクトルのcell配列，または“汽车”として指定します。类が“汽车”の場合，importONNXNetworkによってクラスが分类(1:N)に設定されます。ここで，Nはクラスの数です。字符串配列または文字ベクトルの cell 配列strを指定した場合，importONNXNetworkによって出力層のクラスが分类(str, str)に設定されます。TargetNetworkを“dlnetwork”として指定した場合，importONNXNetworkは名前と値の引数类を無視します。

例:类= {' 0 ',' 1 ',' 3 '}

例:类=分类({‘狗’,‘猫’})

デ，タ型:字符|分类|字符串|细胞

定数畳み込みによる最適化。“深度”、“浅”または“没有”として指定します。定数畳み込みは,ONNX演算子からそれと等価な組み込みのMATLAB層への変換の際に,ONNX初期化子(初期定数値)に対して演算を実行することで,インポートされたネットワークアーキテクチャを最適化します。

ソフトウェアにより等価な組み込みのMATLAB層に変換できない演算子がONNXネットワークに含まれている場合(組み込みのmatlab層への変換がサポ，トされているonnx演算子を参照してください),定数畳み込みによる最適化によって,サポートされていない層の数を減らすことができます。FoldConstantsを“深度”に設定した場合，ネットワ，クに含まれるサポ，トされていない層の数は，この引数を“浅”に設定した場合と同じか，それより少なくなります。ただし，ネットワ，クをインポートする時間が長くなる可能性があります。ネットワーク アーキテクチャの最適化を無効にするには、FoldConstantsを“没有”に設定します。

定数畳み込みによる最適化を実行しても，サポ，トされていない層がネットワ，クに残っている場合，importONNXNetworkはエラ，を返します。この場合，importONNXLayersまたはimportONNXFunctionを使用してネットワクをンポトできます。詳細にいては，代替機能を参照してください。

例:FoldConstants = "浅"