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在MATLAB内导入和导出ONNX:trade_mark:（开放神经网络交换）模型，以与其他深度学习框架互操作。 ONNX使模型可以在一个框架中进行训练，然后转移到另一个框架中进行推理。 从操作系统或在MATLAB中打开onnxconverter.mlpkginstall文件将启动您所拥有版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。 用法示例： %%导出为ONNX模型格式净=挤压％导出的预训练模型filename ='squeezenet.onnx'; exportONNXNetwork（net，文件名）; %%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img = rand（net.Layers（1）.I

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我曾尝试为 Safelevel SMOTE 开发代码。 请检查是否正确。 欢迎提出建议。 这里的输入参数是： original_features（包含所有数据点）和 original_mark（包含 original_features 的数据点的类）。 输出参数是：final_features(由原始点和合成点组成)和final_mark(包含final_features的类)。