Восстановите объект модели из сохраненной модели для генерации кода
Сгенерировать код C/C++ для объектных функций (predict
, random
, knnsearch
или rangesearch
) моделей машинного обучения, saveCompactModel
использования, loadCompactModel
и codegen
. После обучения модель машинного обучения сохраните модель при помощи saveCompactModel
. Задайте функцию точки входа, которая загружает модель при помощи loadCompactModel
и вызывает объектную функцию. Затем используйте codegen
или приложение MATLAB® Coder™, чтобы сгенерировать код C/C++. Генерация кода C/C++ требует MATLAB Coder.
Эта блок-схема показывает рабочий процесс генерации кода для объектных функций моделей машинного обучения. Используйте loadCompactModel
для подсвеченного шага.
Mdl = loadCompactModel(filename)
восстанавливает модель классификации, модель регрессии, или самый близкий соседний искатель (Mdl
= loadCompactModel(filename
)Mdl
) из сохраненной модели, сохраненной в MATLAB, отформатировал двоичный файл (MAT-файл) под названием filename
. Необходимо создать файл filename
при помощи saveCompactModel
.
saveCompactModel
уменьшает объем потребляемой памяти классификации и моделей регрессии (Mdl
) путем удаления свойств, которые не требуются для прогноза.
Для модели, которая имеет соответствующую компактную модель, функция saveCompactModel
применяет соответствующую функцию compact
к модели прежде, чем сохранить ее.
Для модели, которая не имеет соответствующей компактной модели, такой как ClassificationLinear
, RegressionLinear
, ExhaustiveSearcher
и KDTreeSearcher
, функция saveCompactModel
сохраняет модель как есть.
Объект модели ClassificationKNN
является полным объектом, который не имеет соответствующего компактного объекта. Для этой модели saveCompactModel
сохраняет компактную версию, которая не включает свойства гипероптимизации параметров управления.
loadCompactModel
загружает уменьшаемую версию, сохраненную saveCompactModel
.
Используйте кодер configurer созданный learnerCoderConfigurer
для моделей, перечисленных в этой таблице.
Модель | Объект кодера Конфигурера |
---|---|
Регрессия машины вектора поддержки (SVM) | RegressionSVMCoderConfigurer |
SVM для и бинарной классификации одного класса | ClassificationSVMCoderConfigurer |
Модель Multiclass для SVMs | ClassificationECOCCoderConfigurer |
После обучения модель машинного обучения создайте кодер configurer модели. Используйте объектные функции и свойства configurer сконфигурировать опции генерации кода и сгенерировать код для predict
и функций update
модели. Если вы генерируете код с помощью кодера configurer, можно обновить параметры модели в сгенерированном коде, не имея необходимость регенерировать код. Для получения дополнительной информации смотрите Генерацию кода для Прогноза и Обновления Используя Кодер Конфигурера.