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针对ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器：在MATLAB中实现ONNX:trade_mark:模型的导入与导出，以便于与其他深度学习框架集成...

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简介：
这款深度学习工具箱提供在MATLAB环境中对ONNX模型的高效导入和导出功能，助力研究人员轻松实现跨平台的深度学习模型集成与应用。 在MATLAB中导入和导出ONNX模型可以实现与其他深度学习框架的互操作性。使用ONNX可以在一个框架内训练模型，并将其转移到另一个框架进行推理。 安装过程可以通过操作系统或直接在MATLAB中打开onnxconverter.mlpkginstall文件来启动，适用于R2018a及更高版本的操作系统。 以下是示例用法： ```matlab % 导出为ONNX模型格式 net = squeezenet; % 预训练的squeezenet模型 filename = squeezenet.onnx; exportONNXNetwork(net, filename); % 导入导出的网络 net2 = importONNXNetwork(squeezenet.onnx, OutputLayerType, classification); % 在随机输入图像上比较两个网络的预测结果 img = rand([227 227 3]); ``` 以上代码展示了如何使用MATLAB中的函数来导出和导入预训练模型，并在新的环境中进行推理。

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  • 针对ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器：在MATLAB中实现ONNX:trade_mark:模型的导入与导出，以便于与其他深度学习框架集成...
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    这款深度学习工具箱提供在MATLAB环境中对ONNX模型的高效导入和导出功能，助力研究人员轻松实现跨平台的深度学习模型集成与应用。 在MATLAB中导入和导出ONNX模型可以实现与其他深度学习框架的互操作性。使用ONNX可以在一个框架内训练模型，并将其转移到另一个框架进行推理。 安装过程可以通过操作系统或直接在MATLAB中打开onnxconverter.mlpkginstall文件来启动，适用于R2018a及更高版本的操作系统。 以下是示例用法： ```matlab % 导出为ONNX模型格式 net = squeezenet; % 预训练的squeezenet模型 filename = squeezenet.onnx; exportONNXNetwork(net, filename); % 导入导出的网络 net2 = importONNXNetwork(squeezenet.onnx, OutputLayerType, classification); % 在随机输入图像上比较两个网络的预测结果 img = rand([227 227 3]); ``` 以上代码展示了如何使用MATLAB中的函数来导出和导入预训练模型，并在新的环境中进行推理。
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