Чтобы узнать о генерации кода для глубокого обучения, смотрите Генерацию кода Глубокого обучения.
Используйте MATLAB® Runtime, чтобы развернуть функции, которые могут обучить модель. Можно развернуть код MATLAB, который обучает нейронные сети, как описано в, Создают Автономное приложение из Командной строки (MATLAB Compiler).
Следующие методы и функции НЕ поддержаны в развернутом режиме:
Учебное диалоговое окно прогресса, nntraintool.
genFunction и gensim, чтобы сгенерировать код MATLAB или блоки Simulink®
Метод view
nctool, nftool, nnstart, nprtool, ntstool
Функции построения графика (такие как plotperform, plottrainstate, ploterrhist, plotregression, plotfit, и так далее)
perceptron, newlind и функции elmannet.
Вот пример того, как можно развернуть обучение сети. Создайте скрипт, чтобы обучить нейронную сеть, например, mynntraining.m:
% Create the predictor and response (target) x = [0.054 0.78 0.13 0.47 0.34 0.79 0.53 0.6 0.65 0.75 0.084 0.91 0.83 0.53 0.93 0.57 0.012 0.16 0.31 0.17 0.26 0.69 0.45 0.23 0.15 0.54]; t = [0.46 0.079 0.42 0.48 0.95 0.63 0.48 0.51 0.16 0.51 1 0.28 0.3]; % Create and display the network net = fitnet(); disp('Training fitnet') % Train the network using the data in x and t net = train(net,x,t); % Predict the responses using the trained network y = net(x); % Measure the performance perf = perform(net,y,t)
Скомпилируйте скрипт mynntraining.m при помощи командной строки:
mcc -m 'mynntraining.m'
mcc вызывает MATLAB Compiler™, чтобы скомпилировать код в подсказке. Флаг –m компилирует функцию MATLAB и генерирует независимый исполняемый файл. EXE-файл находится теперь в вашем локальном компьютере в рабочей директории.
Чтобы запустить скомпилированное приложение EXE на компьютерах, на которых не установлен MATLAB, необходимо загрузить и установить MATLAB Runtime. readme.txt, созданный в вашей рабочей папке, имеет больше информации о требованиях развертывания.