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用于TensorFlow模型的深度学习工具箱转换器

用于预测和转移学习的导入预制纹身流模型

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更新5月20日12月12日

TensoRFlow模型的进口商将使您能够导入预磨削的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,您可以将图层架构导入层数组或图层阵列或层图对象。然后,您可以训练此模型。

从操作系统中打开Kerasimporter.mlPkginStall文件,也将从Matlab中启动您拥有的发布的安装过程。

在R2021A中添加了通过使用ImportTensorFlownetwork和ImportTensorFlowLayers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函数以HDF5格式导入模型。强烈建议您安装最新版本的支持包,并使用MATLAB R2021A发布以获得最佳结果。万博1manbetx

以下链接将帮助您开始使用示例:
导入佩带的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释放兼容性
用R2017B创建
兼容R2017B至R2021A
平台兼容性
窗户 麦克斯 Linux.

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