matlab的layerGraph函数

`layerGraph` 是 MATLAB 中用于构建深度学习网络架构的函数。它允许用户创建一个图形对象，该对象表示神经网络的结构和连接方式。

在使用 `layerGraph` 函数时，您可以按照以下步骤构建神经网络：

1. 创建一个空的 `layerGraph` 对象。
2. 向 `layerGraph` 对象添加网络层，例如卷积层、池化层和全连接层等。
3. 使用 `addLayers` 方法将层添加到 `layerGraph` 对象中。
4. 使用 `connectLayers` 方法将层连接到 `layerGraph` 对象中。
5. 使用 `plot` 方法可视化网络。

以下是一个示例代码，创建一个简单的卷积神经网络：

% 创建一个空的 layerGraph 对象
lgraph = layerGraph();

% 添加网络层
inputLayer = imageInputLayer([28 28 1],'Name','input');
conv1 = convolution2dLayer(5,20,'Padding',2,'Name','conv1');
relu1 = reluLayer('Name','relu1');
maxpool1 = maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','maxpool1');
conv2 = convolution2dLayer(5,50,'Padding',2,'Name','conv2');
relu2 = reluLayer('Name','relu2');
maxpool2 = maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','maxpool2');
fc1 = fullyConnectedLayer(500,'Name','fc1');
relu3 = reluLayer('Name','relu3');
fc2 = fullyConnectedLayer(10,'Name','fc2');
softmax = softmaxLayer('Name','softmax');
output = classificationLayer('Name','output');

% 添加层到 layerGraph 对象中
lgraph = addLayers(lgraph,inputLayer);
lgraph = addLayers(lgraph,conv1);
lgraph = addLayers(lgraph,relu1);
lgraph = addLayers(lgraph,maxpool1);
lgraph = addLayers(lgraph,conv2);
lgraph = addLayers(lgraph,relu2);
lgraph = addLayers(lgraph,maxpool2);
lgraph = addLayers(lgraph,fc1);
lgraph = addLayers(lgraph,relu3);
lgraph = addLayers(lgraph,fc2);
lgraph = addLayers(lgraph,softmax);
lgraph = addLayers(lgraph,output);

% 连接层到 layerGraph 对象中
lgraph = connectLayers(lgraph,'input','conv1');
lgraph = connectLayers(lgraph,'conv1','relu1');
lgraph = connectLayers(lgraph,'relu1','maxpool1');
lgraph = connectLayers(lgraph,'maxpool1','conv2');
lgraph = connectLayers(lgraph,'conv2','relu2');
lgraph = connectLayers(lgraph,'relu2','maxpool2');
lgraph = connectLayers(lgraph,'maxpool2','fc1');
lgraph = connectLayers(lgraph,'fc1','relu3');
lgraph = connectLayers(lgraph,'relu3','fc2');
lgraph = connectLayers(lgraph,'fc2','softmax');
lgraph = connectLayers(lgraph,'softmax','output');

% 可视化网络
plot(lgraph)

此代码将创建一个具有两个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络，并使用 `plot` 方法可视化网络。