matlab googlenet安装
时间: 2023-10-16 16:11:40 浏览: 106
要在 MATLAB 中使用 GoogLeNet 模型,您需要首先安装深度学习工具箱。
1. 打开 MATLAB,点击"Add-Ons"选项卡,在搜索框中输入"Deep Learning Toolbox",然后点击"Add-Ons"按钮,安装此工具箱。
2. 安装完成后,在命令行窗口中输入以下命令:
```
net = googlenet
```
这将下载 GoogLeNet 模型并将其加载到 MATLAB 中。如果您在下载模型时遇到问题,可以尝试使用以下命令手动下载模型:
```
url = 'https://www.mathworks.com/supportfiles/vision/data/imagenetGoogLeNet.mat';
websave('imagenetGoogLeNet.mat',url);
```
然后,在命令行中输入以下命令以加载模型:
```
net = importKerasLayers('googlenet.h5');
```
这应该会在 MATLAB 中加载 GoogLeNet 模型。
相关问题
matlab googlenet安装包
MATLAB自带了深度学习工具箱,其中包含了许多预训练的深度学习模型,包括GoogleNet。因此,我们在安装MATLAB后就可以直接使用GoogleNet模型,无需额外下载安装包。
要使用GoogleNet模型,首先需要确保已经安装了MATLAB及深度学习工具箱。安装MATLAB的方法可以从官方网站上下载安装程序,然后按照提示一步步进行安装。
安装MATLAB后,可以通过以下步骤开始使用GoogleNet模型:
1. 打开MATLAB环境,并导入深度学习工具箱。可以使用命令`deepLearningToolbox`来确认是否已经安装了深度学习工具箱。
2. 设置网络连接,确保计算机可以正常连接到互联网。这是因为GoogleNet模型的权重需要从互联网上进行下载。
3. 载入GoogleNet模型。可以使用命令`net = googlenet`来加载GoogleNet模型。加载模型可能需要一些时间,因为模型的权重会从互联网上进行下载。
4. 完成加载后,就可以使用GoogleNet模型来进行图像分类、目标检测等任务了。
需要注意的是,使用深度学习模型可能需要较高的计算资源和内存,所以建议在使用之前确保计算机硬件配置较好。如果希望获取更多关于GoogleNet模型的信息,可以参考MATLAB官方文档或在MATLAB内部使用`doc googlenet`命令来查看帮助文档。
matlab的net=googlenet
, classifierLayer 的含义是什么?
Net=googlenet('Weight','imagenet');
L = layerGraph(Net);
L = removeLayers(L, {'loss3-classifier','prob','output'});
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels))
newLayers = [
globalAveragePooling2dLayer('Name','avg_pool')
fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
softmaxLayer('Name','softmax')
classificationLayer('Name','classoutput')];
L = addLayers(L,newLayers);
L = connectLayers(L,'pool5-drop_7x7_s1','avg_pool');
L = connectLayers(L,'avg_pool','fc');
L = connectLayers(L,'fc','softmax');
L = connectLayers(L,'softmax','classoutput');
analyzeNetwork(L)