Deep Learning Toolbox 产品信息

Deep Learning Toolbox™ 包含一系列算法、预训练模型和应用程序，为您设计和实现深度神经网络提供框架。您可以使用卷积神经网络 (ConvNet、CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络，对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。您可以使用自动微分、自定义训练循环和共享权重构建网络架构，例如生成式对抗网络 (GAN) 和孪生网络。借助深度网络设计器，您能够以图形方式设计、分析和训练网络。试验管理器可帮助您管理多个深度学习实验、跟踪训练参数、分析结果，并比较来自不同实验的代码。您可以将层激活区域可视化，并以图形方式监控训练进度。

您可以从 TensorFlow™ 2、TensorFlow-Keras、PyTorch®、ONNX™（开放式神经网络交换）模型格式和 Caffe 中导入网络和层次图。您还可以将 Deep Learning Toolbox 网络和层次图导出为 TensorFlow 2 和 ONNX 模型格式。该工具箱支持基于 DarkNet-53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet 及其他多种预训练模型进行迁移学习。

您可以在单 GPU 或多 GPU 工作站上更快地训练模型（需要 Parallel Computing Toolbox™），或者将运算扩展到集群和云，例如 NVIDIA® GPU Cloud 和 Amazon EC2® GPU 实例（需要 MATLAB Parallel Server™）。