plot

Grafisches Darstellen der Architektur des neuronalen Netzes

Syntax

plot(net)

Beschreibung

plot(net) stellt die Schichten und Verbindungen des neuronalen Netzes net grafisch dar.

Tipp

Verwenden Sie deepNetworkDesigner(net), um eine interaktive Netzvisualisierung zu erstellen und die Netzarchitektur zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie unter Deep Network Designer.

Beispiel

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Grafisches Darstellen von neuronalen Netzen

Live Script öffnen

Erstellen Sie ein einfaches neuronales Netz und stellen Sie es auf einem Diagramm dar.

net = dlnetwork;

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])
    convolution2dLayer(3,16,Padding="same")
    batchNormalizationLayer
    reluLayer(Name="relu1")
    
    convolution2dLayer(3,16,Padding="same",Stride=2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    additionLayer(2,Name="add")];

net = addLayers(net,layers);
net = connectLayers(net,"relu1","add/in2");

figure
plot(net)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type graphplot.

Eingabeargumente

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`net` — Neuronales Netz
`dlnetwork`-Objekt

Neuronales Netz, angegeben als ein dlnetwork-Objekt.

Versionsverlauf

Eingeführt in R2017b

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R2024a: `DAGNetwork`-, `SeriesNetwork`- und `LayerGraph`-Objekte werden nicht empfohlen

Ab R2024a werden die Objekte DAGNetwork, SeriesNetwork und LayerGraph nicht mehr empfohlen. Verwenden Sie stattdessen dlnetwork-Objekte. Diese Empfehlung bedeutet, dass die Funktion plot bei diesen Objekteingaben nicht empfohlen wird.

Um ein trainiertes DAGNetwork oder SeriesNetwork-Objekt in ein dlnetwork-Objekt zu konvertieren, verwenden Sie die dag2dlnetwork-Funktion.

Die meisten Funktionen, die LayerGraph-Objekte unterstützen, unterstützen ebenfalls dlnetwork-Objekte. Diese Tabelle umfasst einige typische Anwendungen von LayerGraph-Objekten und beschreibt, wie Sie Ihren Code aktualisieren können, um stattdessen dlnetwork-Objektfunktionen zu verwenden.

Nicht empfohlen	Empfohlen
`lgraph = layerGraph;`	`net = dlnetwork;`
`lgraph = layerGraph(layers);`	`net = dlnetwork(layers,Initialize=false);`
`lgraph = layerGraph(net);`	`net = dag2dlnetwork(net);`
`lgraph = addLayers(lgraph,layers);`	`net = addLayers(net,layers);`
`lgraph = removeLayers(lgraph,layerNames);`	`net = removeLayers(net,layerNames);`
`lgraph = replaceLayer(lgraph,layerName,layers);`	`net = replaceLayer(net,layerName,layers);`
`lgraph = connectLayers(lgraph,s,d);`	`net = connectLayers(net,s,d);`
`lgraph = disconnectLayers(lgraph,s,d);`	`net = disconnectLayers(net,s,d);`
`plot(lgraph);`	`plot(net);`

Um ein als dlnetwork-Objekt festgelegtes neuronales Netz zu trainieren, verwenden Sie die Funktion trainnet.

Siehe auch