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Wolfram Language & System Documentation Center

NetModel["name"]

Neural Net Repositoryからの，指定された名前のニューラルネットモデルを得る．

NetModel[{"name","param1"setting1,…}]

モデルのパラメータ化された族から指定のモデルを得る．

NetModel["name","prop"]

モデルの特性 prop を与える．

NetModel[]

使用可能な訓練済みのニューラルネットモデルのデータ集合を与える．

詳細
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例題  
例  
スコープ  
特性と関係  
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引用書式

NetModel   

Wolfram Neural Net Repository »

NetModel["name"]

Neural Net Repositoryからの，指定された名前のニューラルネットモデルを得る．

NetModel[{"name","param1"setting1,…}]

モデルのパラメータ化された族から指定のモデルを得る．

NetModel["name","prop"]

モデルの特性 prop を与える．

NetModel[]

使用可能な訓練済みのニューラルネットモデルのデータ集合を与える．

詳細

  • Wolfram Neural Net Repositoryには，使用可能なモデルのリストがある．
  • NetModel[…,"port"->spec]を使って，NetModelで得られたネットへの入力ポートまたは出力ポートの次元をオーバーライドしたり，NetEncoderまたはNetDecoderに追加したりこれらを変更したりすることができる．
  • NetModel[name,prop]内の使用可能な特性
  • "ByteCount"評価ネットワークのサイズ（単位：バイト）
    "ConstructionNotebook"明示的なネット構造を含むノートブック
    "EvaluationFunction"評価に使用する完全関数
    "EvaluationNet"評価に適した訓練済みのネット
    "InputDomains"ネットへの入力の領域
    "SourceMetadata"ネットの原点についての情報
    "TaskType"ネットが行う学習タスクのカテゴリ
    "TrainingNet"訓練に使われる，初期化されていない構造
    "TrainingSetData"（可能な場合は）使用された訓練集合を含むデータリソース
    "TrainingSetInformation"ネットの訓練に使われた訓練集合についての情報
    "UninitializedEvaluationNet"訓練前の評価ネット
  • 次は，パラメータ化されたモデルについての追加的な特性である．
  • "DefaultVariant"パラメータが指定されていない場合に得られるバリアント
    "ParameterNames"パラメータ名のリスト
    "ParametersAllowedValues"パラメータ名を許容される設定にマップする連想a
    "ParametersInformation"パラメータについての情報のデータ集合
    "Variants"族内のバリアントのリスト
  • "SourceMetadata"は，キーが"Creator"，"Date"，"Rights"，"Source"等を含むDublin Coreメタデータ標準からの特性の部分集合に基づく連想からなる．
  • "EvaluationFunction"の実質的なデフォルト値はNetModel[…,"EvaluationNet"]である．
  • NetModelは，リソースをダウンロードすることがある．ダウンロードされたリソースは$LocalBaseのローカルなオブジェクトストアに保存される．保存されたリソースは，LocalObjects[]でリストし，ResourceRemoveで削除することができる．
  • NetModel[…][data,opts]は，ネットを data に適用するためにオプションを使うように指定する．次は，使用可能なオプションである．
  • BatchSizeAutomatic入力リストについて，一度に評価する入力の数
    NetEvaluationMode"Test"評価を行う際に使用するモード
    TargetDevice"CPU"そこで評価を行うターゲットデバイス
    WorkingPrecision"Real32"ネットの評価に使う数値精度
  • 次は，WorkingPrecisionの可能な設定である．
  • "Real32"単精度実数を使う(32-bit)
    "Real64"倍精度実数を使う(64-bit)
    "Mixed"ある種の操作に半精度実数を使う
  • WorkingPrecision->"Mixed"はTargetDevice->"GPU"についてしかサポートされていない．これを使うと，デバイスによってはパフォーマンスが劇的に向上する．
  • 出力がNumericArrayのとき，その数の型はWorkingPrecisionから導かれる．
  • NetEvaluationMode->"Training"の設定のとき，DropoutLayerのような層は通常の評価ではなく訓練での動作になる．
  • Information[NetModel[…]]はネットワークについの報告をする．
  • Information[NetModel[…],prop]は，NetModel[…]の特性 prop の値を与える．使用可能な特性はNetGraphのそれと同じである．

例題

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例  (2)

特定のニューラルネットの訓練されたバージョンを得る：

訓練されたネットを入力集合に適用する：

単一の入力に対するクラス確率を作成する：

パラメータ化された族の成員を得る：

スコープ  (9)

初期化されていないネットワークを得る：

モデルの既存のNetEncoderのパラメータを変更する：

ネットの特定の特性を得る：

パラメータ化された族のデフォルトバリアント形を得る：

デフォルトバリアントの設定を得る：

パラメータ化された族の指定された成員を得る：

パラメータとその使用可能な値についての情報を得る：

すべてのパラメータについての明示的な設定を連想として得る：

指定と互換な族の使用可能な全バリアントのリストを得る：

使用可能な全モデルのリストを得る：

Informationラッパーを使ってモデルについての報告を得る：

特定の特性を抽出する：

特性のリストを抽出する：

使用可能なInformation特性のリストを得る：

特性と関係  (2)

NetModelが指定したモデルは，ResourceObjectおよびResourceDataを介しても使うことができる：

ダウンロードされたモデルのリストを得る：

ダウンロードされた特定のモデルを取り除く：

Wolfram Research (2017), NetModel, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/NetModel.html （2019年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2017), NetModel, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/NetModel.html （2019年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2017. "NetModel." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2019. https://reference.wolfram.com/language/ref/NetModel.html.

APA

Wolfram Language. (2017). NetModel. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/NetModel.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2025_netmodel, author="Wolfram Research", title="{NetModel}", year="2019", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/NetModel.html}", note=[Accessed: 15-September-2025]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2025_netmodel, organization={Wolfram Research}, title={NetModel}, year={2019}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/NetModel.html}, note=[Accessed: 15-September-2025]}