Deep Newwork Designer是深度学习工具箱中深度神经网络的设计工具，其在深度学习和强化学习中有重要作用。本文对其组成和使用方法进行说明。

打开方式

第一种：在Command Window里面输入Deep Network Designer，如下所示：

Deep Network Designer

第二种：在APPS中点击Deep Network Designed app，如下所示：

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打开后基本界面如下所示：

 新建一个神经网络

可以生成一个空白网络，Blank Network，

或者从工作空间中进行导入，From Workspace。

打开一个预训练的网络

可以点击Pretrained Networks。

Layer库

网络net是由层Layer连接而成的。

Layer库是整个神经网络的基本组成单元，非常重要，所有复杂的神经网络均通过这些基本单元进行搭建。

Layer库一共有9种，不同的种类通过颜色进行区分，可以直接拖动到中间的设计区进行连接。

（1）INPUT输入层

（2）CONVOLUTION AND FULLY CONNECTED卷积和全连接层

（3）SEQUENCE序列层

（4）ACTIVATION激活层

（5）NORMALIZATION AND UTILITY归一化层

（6）POOLING池化层

（7）COMBINATION组合层

（8）OBJECT DETECTION目标检测层

（9）OUTPUT输出层

设计区

设计区包含了三个卡片，Designer，Data，Training。

其中在Designer中进行Layer组件的布局；

Data中导入训练数据；

Training中进行网络训练。

Analyze功能

可以对设计的网络进行评估，包含warnings和errors。另外在分析的ANALYSIS RESULT区域可以看到各层的名称Name、类型Type、维度Activations和可学习的参数Learnables。

目前的情况是，可学习的参数只有卷积和全连接层中组件的Weights和Bias。其他各组件均无待学习参数，只有一些需要配置的超参数等。

Export功能

export功能可以把设计的网络导出为一个对象，加载到Workspace中；

或者导出生成代码到Live Editor中便于进一步处理。