Генерация кода

Сгенерируйте код C/C++ и MEX-функции для функций Statistics and Machine Learning Toolbox™

MATLAB® Coder™ генерирует читаемый и портативный C и Код С++ от функций Statistics and Machine Learning Toolbox та генерация кода поддержки. Например, можно классифицировать новые наблюдения относительно аппаратных устройств, которые не могут запустить MATLAB путем развертывания обученной модели классификации машин вектора поддержки (SVM) на генерации кода использования устройства.

Можно сгенерировать код C/C++ для функций Statistics and Machine Learning Toolbox несколькими способами.

  • Генерация кода для объектной функции (predict, random, knnsearch или rangesearch) модели машинного обучения — Использование saveCompactModel, loadCompactModel и codegen. Сохраните обученную модель при помощи saveCompactModel. Задайте функцию точки входа, которая загружает сохраненную модель при помощи loadCompactModel и вызывает объектную функцию. Затем используйте codegen, чтобы сгенерировать код для функции точки входа.

  • Генерация кода для predict и функций update модели SVM или muticlass модели классификации выходных кодов с коррекцией ошибок (ECOC), использующей двоичных учеников SVM — Создает кодер configurer при помощи learnerCoderConfigurer и затем генерирует код при помощи generateCode. Можно обновить параметры модели в сгенерированном коде C/C++, не имея необходимость регенерировать код.

  • Другие функции, которые поддерживают генерацию кода — Использование codegen. Задайте функцию точки входа, которая вызывает функцию, которая поддерживает генерацию кода. Затем сгенерируйте код C/C++ для функции точки входа при помощи codegen.

Чтобы узнать о генерации кода, смотрите Введение в Генерацию кода.

Функции

развернуть все

saveCompactModelСохраните объект модели в файле для генерации кода
loadCompactModelВосстановите объект модели из сохраненной модели для генерации кода

Создайте объект кодера Конфигурера

learnerCoderConfigurerСоздайте кодер configurer модели машинного обучения

Работа с объектом кодера Конфигурера

generateCodeСгенерируйте код C/C++ с помощью кодера configurer
generateFilesСгенерируйте файлы MATLAB для генерации кода, использующей кодер configurer
validatedUpdateInputsПодтвердите и извлеките параметры модели машинного обучения, чтобы обновить
updateОбновите параметры модели для генерации кода

Объекты

RegressionSVMCoderConfigurerКодер configurer для модели регрессии машины вектора поддержки (SVM)
ClassificationSVMCoderConfigurerКодер configurer для машины вектора поддержки (SVM) для и бинарной классификации одного класса
ClassificationECOCCoderConfigurerКодер configurer для модели мультикласса, использующей машины вектора поддержки (SVMs)

Темы

Enabled генерацией кода функции

Поддержка генерации кода, указания по применению и ограничения

Просмотрите указания по применению генерации кода, ограничения и список включенных генерацией кода функций Statistics and Machine Learning Toolbox.

Рабочие процессы генерации кода

Введение в генерацию кода

Узнать, как сгенерировать код C/C++ для функций Statistics and Machine Learning Toolbox.

Общий рабочий процесс генерации кода

Сгенерируйте код для функций Statistics and Machine Learning Toolbox, которые не используют объекты модели машинного обучения.

Генерация кода для прогноза модели машинного обучения в командной строке

Сгенерируйте код для прогноза классификации или модели регрессии в командной строке.

Генерация кода для прогноза модели машинного обучения Используя приложение MATLAB Coder

Сгенерируйте код для прогноза классификации или модели регрессии при помощи приложения MATLAB Coder.

Генерация кода для прогноза и обновления Используя кодер Конфигурера

Сгенерируйте код для прогноза модели с помощью кодера configurer и обновите параметры модели в сгенерированном коде.

Генерация кода и приложение Classification Learner

Обучите модель классификации использование приложения Classification Learner и сгенерируйте код C/C++ для прогноза.

Генерация кода для самого близкого соседнего искателя

Сгенерируйте код для нахождения самых близких соседей, использующих самую близкую соседнюю модель искателя.

Задайте аргументы Переменного Размера для генерации кода

Сгенерируйте код, который принимает входные параметры, размер которых может измениться во время выполнения.

Обучите классификатор SVM с категориальными предикторами и сгенерируйте код C/C++

Преобразуйте категориальные предикторы в числовые фиктивные переменные прежде, чем соответствовать классификатору SVM и сгенерировать код.

Приложения генерации кода

Предскажите метки класса Используя блок MATLAB function

Сгенерируйте код из модели Simulink®, которая классифицирует данные с помощью модели SVM.

Системные объекты для классификации и генерации кода

Сгенерируйте код от Системы object™ для того, чтобы сделать прогнозы с помощью обученной модели классификации и используйте Системный объект в модели Simulink.

Предскажите метки класса Используя Stateflow

Сгенерируйте код из модели Stateflow®, которая классифицирует данные с помощью классификатора дискриминантного анализа.

Популярные примеры

Code Generation for Image Classification

Генерация кода для классификации изображений

Сгенерируйте код от функции MATLAB, которая классифицирует изображения цифр с помощью обученной модели классификации.

Скрипт Open Live Script
Human Activity Recognition Simulink Model for Smartphone Deployment

Распознавание деятельности человека модель Simulink для развертывания смартфона

Сгенерируйте код из модели Simulink классификации, подготовленной к развертыванию на смартфоне.

Скрипт Open Live Script
Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте