Документация

Генерация кода графического процессора поддерживает следующие синтаксисы:

Вход X не должен иметь переменного размера. Размер должен быть зафиксирован во время генерации кода.

Генерация кода графического процессора для activations функционируйте входные параметры поддержек, которые заданы как типы данных с плавающей запятой полуточности. Для получения дополнительной информации смотрите half.

layer аргумент должен быть постоянным временем компиляции.

Только 'OutputAs' и 'MiniBatchSize' аргументы пары "имя-значение" поддерживаются для генерации кода. Значение 'OutputAs' парой "имя-значение" должен быть 'channels'.

Все пары "имя-значение" должны быть константами времени компиляции.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = alexnet или путем передачи alexnet функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('alexnet').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис alexnet('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Входной текст должен быть задан как символьный массив. Массивы ячеек не поддержаны.

Когда вход пуст, ответ не совпадает с ответом в MATLAB.

BW должно быть 2D двухуровневое изображение. Массивы N-D не поддержаны.

conn должна быть одна из двумерных возможностей соединения (4 или 8) или 3х3 матрица. 3-D возможности соединения (6, 18, и 26) не поддержаны. Матрицы размера 3-by-3-by-... 3 не поддержаны.

conn должно быть постоянное время компиляции.

Параметр conn должно быть постоянное время компиляции.

Параметр options должно быть постоянное время компиляции.

Возвращаемое значение A может только быть полная матрица, не разреженная матрица.

bwconncomp только поддерживает 2D входные параметры.

conn аргументы должны быть постоянным временем компиляции, и единственные поддерживаемые возможности соединения равняются 4 или 8. Можно также задать возможность соединения как 3х3 матрицу, но это может только быть [0 1 0;1 1 1;0 1 0] или ones(3)

PixelIdxList поле в CC возвращаемое значение struct не поддержано.

bwperim поддержки только 2D изображения.

bwperim не поддерживает синтаксис без выходных аргументов.

Входной параметр матрицы смежности, conn, должна быть константа.

При генерации кода, bwselect поддержки только эти синтаксисы:

Кроме того, дополнительный четвертый входной параметр, n, должно быть постоянное время компиляции.

Генерация кода графического процессора поддерживает следующие синтаксисы:

Генерация кода графического процессора для classify функция не поддерживается для сетей регрессии и сетей с несколькими выходными параметрами.

Генерация кода графического процессора для classify функционируйте входные параметры поддержек, которые заданы как типы данных с плавающей запятой полуточности. Для получения дополнительной информации смотрите half.

Вход X не должен иметь переменного размера. Размер должен быть зафиксирован во время генерации кода.

Генерация кода графического процессора поддерживает только векторные последовательности. Длина последовательности может быть переменная измеренный. Размерность признаков должна быть зафиксирована во время генерации кода.

Только 'MiniBatchSize', 'SequenceLength', 'SequencePaddingDirection', и 'SequencePaddingValue' аргументы пары "имя-значение" поддерживаются для генерации кода. Все пары "имя-значение" должны быть константами времени компиляции.

Только 'longest' и 'shortest' опция 'SequenceLength' пара "имя-значение" поддерживается для генерации кода.

Если предоставлено, dim должна быть константа.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Один - и входной сигнал с двойной точностью поддерживаются. Точность должна быть установлена во время компиляции.

Входной сигнал расписания не поддержан.

Только аналитический Морзе ('morse') и Morlet ('amor') вейвлеты поддерживаются.

Следующие входные параметры не поддержаны: Выборка периода (ts), PeriodLimits пара "имя-значение", NumOctave пара "имя-значение" и FilterBank пара "имя-значение".

Масштабирование коэффициента выход и набор фильтров выход не поддержано.

Графический вывод не поддержан.

Логические входные параметры не поддержаны. Бросьте вход к double сначала.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Логические входные параметры не поддержаны. Бросьте вход к double сначала.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Только activations, predict, и classify методы поддерживаются.

Создать DAGNetwork объект для генерации кода, смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = darknet19 или путем передачи darknet19 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('darknet19').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис darknet19('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = darknet53 или путем передачи darknet53 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('darknet53').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис darknet53('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = densenet201 или путем передачи densenet201 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('densenet201').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис densenet201('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Если вы предоставляете k, затем это должно быть действительное и скалярное целочисленное значение.

Для входных параметров переменного размера, которые являются векторами переменной длины (1 на: или:-1), diag:

Для входных параметров переменного размера, которые не являются векторами переменной длины, diag:

Если вход является переменным размером (: m-by-:n), и имеет форму 0 на 0 во время выполнения, затем выход 0 1, не 0 на 0. Однако, если вход является постоянным размером 0 на 0, то выходом является [].

Для входных параметров переменного размера, которые не являются векторами переменной длины (1 на: или:-1), diag обрабатывает вход как матрицу, из которой можно извлечь диагональный вектор. Это поведение происходит, даже если входной массив является вектором во время выполнения. Обеспечивать diag чтобы создать матрицу из входных параметров переменного размера, которые не являются 1 на: или:-1, используйте:

Вход отображает I1 и I2 должен быть исправлен, тот же размер, и совпадающего типа данных.

Генерация кода графического процессора поддерживает 'UniquenessThreshold' и 'disparityMap' пары "имя-значение".

Для очень больших входных параметров требования к памяти алгоритма могут превысить пределы устройства графического процессора. В таких случаях полагайте, что сокращение входного размера возобновляет генерацию кода.

method, direction, и sigma аргументы должны быть константами времени компиляции.

'approxcanny' метод не поддержан.

Непрограммируемые синтаксисы не поддержаны. Например, если вы не задаете возвращаемое значение, затем edge отображает изображение. Этот синтаксис не поддержан с генерацией кода.

typename должен быть встроенный MATLAB числовой тип. Не вызывает статический eye метод для других классов. Например, eye(m, n, 'myclass') не вызывает myclass.eye(m,n).

Аргументы размера должны иметь фиксированный размер.

Если предоставлено, dim должна быть константа.

"Смотрите информацию о генерации кода функций Toolbox (MATLAB Coder) в разделе ""Ограничения переменных размеров"".".

Если входные параметры имеют неличные значения (inf или NaN), результаты сгенерированного кода не могут численно совпадать с симуляцией MATLAB.

При генерации кода, transformationType аргумент должен быть постоянным временем компиляции, и только следующие типы преобразования поддерживаются: 'nonreflectivesimilarity', 'similarity', 'affine', и 'projective'.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = googlenet или путем передачи googlenet функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('googlenet').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис googlenet('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

CUDA вычисляют возможность 5,3, или выше требуется для того, чтобы сгенерировать и выполнить код с типами данных полуточности.

Версия инструментария CUDA 10,0 или выше требуется для того, чтобы сгенерировать и выполнить код с типами данных полуточности.

Выделение памяти (malloc) режим для генерации кода CUDA должен быть установлен в 'Discrete'.

Для получения дополнительной информации смотрите coder.gpuConfig.

Сложные типы данных полуточности не поддержаны для генерации кода графического процессора.

Для Генерации кода графического процессора умножение матриц полуточности может только быть выполнено с действительными входными параметрами.

В MATLAB, isobject функция возвращает true с входом полуточности. Однако в сгенерированном коде, эта функция возвращает false.

Если ваш целевой компьютер не имеет нативной поддержки полуточности, то половина используется в качестве типа хранения с арифметическими операциями, выполняемыми в одинарной точности.

Некоторые функции используют половину только в качестве типа хранения, и арифметика всегда выполняется в с одинарной точностью, независимо от целевого компьютера.

Генерация кода для 32-битных целей не поддержана, если ваш код MATLAB содержит типы данных полуточности.

Дополнительные параметры 'Theta' и 'RhoResolution' должны быть строковые константы времени компиляции.

Дополнительный Theta вектор должен иметь ограниченный размер.

Выход является комплексным.

Тип симметрии 'symmetric' не поддержан.

Для ограничений, связанных с данными переменного размера, смотрите Измеряющие Переменную Ограничения для Генерации кода Функций Тулбокса (MATLAB Coder).

Тип симметрии 'symmetric' не поддержан.

sz аргумент должен иметь фиксированный размер.

Входное изображение I должно быть 2D или 3-D.

Элемент структурирования SE должно быть постоянное время компиляции.

Поддержки только до 3-D входных параметров.

Дополнительный второй входной параметр, conn, должно быть постоянное время компиляции.

Входное изображение I должно быть 2D или 3-D.

Элемент структурирования SE должно быть постоянное время компиляции.

Интерактивные синтаксисы не поддержаны, включая:

Индексируемые изображения не поддержаны, включая неинтерактивный синтаксис X2 = imcrop(X,cmap,rect);

Входное изображение, IM, должно быть 2D или 3-D.

Аргумент SE элемента структурирования должно быть постоянное время компиляции.

Упакованное изображение двоичного входа (PACKOPT синтаксис), не поддержан.

Для 3-D входных изображений больше чем с тремя каналами только сгенерирован код C/C++.

Код CUDA сгенерирован только для 1D или 2D элементов структурирования. Если элемент структурирования 3-D код C/C++ сгенерирован. Генерация кода не поддержана для структурирования элементов с больше, чем тремя измерениями.

Для неплоских элементов структурирования только сгенерирован код C/C++.

Дополнительные входные параметры, conn и 'holes', должны быть константы времени компиляции.

imfill поддержки до 3-D входных параметров только. (Никакая поддержка N-D.)

Интерактивный синтаксис, чтобы выбрать точки, imfill(BW,0,CONN) не поддержан.

С locations входной параметр, если вы выбираете формат во время компиляции, вы не можете изменить его во время выполнения. Однако число точек в местоположениях может варьироваться во время выполнения.

При генерации кода, входного изображения, A, должно быть 2D или 3-D. Значение входного параметра, options, должно быть постоянное время компиляции.

Если вы задаете большое ядро h, ядро, которое содержит большие значения или задает изображение, содержащее большие значения, вы видите различные результаты между кодом MATLAB и сгенерированным кодом с помощью codegen для типов данных с плавающей запятой. Это происходит из-за ошибок накопления из-за различных реализаций алгоритма.

С инструментарием CUDA v9.0, ошибка в оптимизации NVIDIA^® вызывает числовое несоответствие между результатами сгенерированного кода и MATLAB. Как обходное решение, выключите оптимизацию путем передачи следующих флагов объекту настройки (cfg) прежде, чем сгенерировать код.

cfg.GpuConfig.CompilerFlags = ‘-Xptxas -O0’

NVIDIA, как ожидают, исправит эту ошибку в инструментарии CUDA v9.1.

imgaussfilt не поддерживает FilterDomain параметр для генерации кода. Фильтрация всегда делается в 'spatial' область в сгенерированном коде.

При генерации кода все входные параметры вектора символов должны быть константами времени компиляции.

Если первый вход является двухуровневым изображением, то n должна быть скалярная константа значения 2 во время компиляции.

Непрограммируемые синтаксисы не поддержаны. Например, синтаксис imhist(I), где imhist отображает гистограмму, не поддержан.

Входное изображение I должно быть 2D или 3-D.

Элемент структурирования SE должно быть постоянное время компиляции.

При генерации кода, дополнительного третьего входного параметра, conn, должен быть постоянное время компиляции, и может только принять значение 4 или 8.

imreconstruct не поддерживает uint64 и int64 типы данных для генерации кода.

Чтение поддержек 8-битных изображений JPEG только. Входной параметр filename должен быть допустимый абсолютный путь или относительный путь.

'Colormap' и 'Dither' Аргументы пары "имя-значение" не поддержаны.

Индексируемое изображение не поддержано.

Пользовательское ядро интерполяции не поддержано.

Для определенных ядер интерполяции может быть маленькое числовое несоответствие между результатами в MATLAB и сгенерированном коде.

Введите изображения категориального типа данных, не поддержаны.

method и bbox аргументы должны быть константами времени компиляции.

Вход I изображений должно быть 2D или 3-D.

Элемент структурирования SE должно быть постоянное время компиляции.

Введите изображения категориального типа данных, не поддержаны.

Вход объекта геометрического преобразования, tform, должен быть affine2d или projective2d возразите и должно быть постоянным.

Метод интерполяции и дополнительные названия параметра должны быть константами.

Пространственный вывод информации ссылки, RB, не поддержан.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = inceptionv3 или путем передачи inceptionv3 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('inceptionv3').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис inceptionv3('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Xq и Yq должен быть одного размера. Используйте meshgrid оценивать на сетке.

Для лучших результатов обеспечьте X и Y как векторы. Значения в этих векторах должны быть строго монотонными и увеличиться.

Генерация кода не поддерживает 'makima' метод интерполяции.

Для 'cubic' метод интерполяции, если сетка не имеет универсального интервала, ошибка, заканчивается. В этом случае используйте 'spline' метод интерполяции.

Для лучших результатов, когда вы используете 'spline' метод интерполяции:

opts структура должна быть постоянным скаляром. Генерация кода не поддерживает массивы структур опций.

Генерация кода только оптимизирует эти случаи:

Другие опции эквивалентны использованию mldivide.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Если вы задаете dim, затем это должна быть константа.

outtype и nanflag опции должны быть постоянными векторами символов.

Целочисленные типы не поддерживают 'native' выходные данные вводят опцию.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = mobilenetv2 или путем передачи mobilenetv2 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('mobilenetv2')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис mobilenetv2('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Если A или большая матрица 2 на 2 и B isinf или -Inf, затем A^B возвращает матрицу NaN значения.

Для A^b, если b скаляр нецелого числа, затем по крайней мере один из A или b должно быть комплексным.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Генерация кода графического процессора требует, чтобы входные параметры были ограничены. Если вход имеет переменную размерность, программное обеспечение генерирует код С.

При генерации кода, padopt аргумент должен быть постоянным временем компиляции.

Сгенерированный код графического процессора не оптимизирован если domain значение, которое задает окружение для операции фильтрации, имеет размер, больше, чем 11x11.

Для лучшей производительности рассмотрите установку StackLimitPerThread опция в coder.gpuConfig возразите против Inf.

Входные массивы категориального типа данных не поддержаны.

При генерации кода, padarray поддержки только до 3-D входных параметров.

Входные параметры padval и direction должны быть константы времени компиляции.

Поддерживаемые значения входного параметра расстояния (Distance) поскольку оптимизированным кодом CUDA является 'euclidean', 'squaredeuclidean', 'seuclidean', 'cityblock', 'minkowski', 'chebychev', 'cosine'Корреляция, 'hamming', и 'jaccard'.

Distance не может быть пользовательская функция расстояния.

Distance должно быть постоянное время компиляции.

Поддерживаемые значения входного параметра расстояния (Distance) поскольку оптимизированным кодом CUDA является 'euclidean', 'squaredeuclidean', 'seuclidean', 'cityblock', 'minkowski', 'chebychev', 'cosine'Корреляция, 'hamming', и 'jaccard'.

Distance не может быть пользовательская функция расстояния.

Distance должно быть постоянное время компиляции.

Имена в аргументах пары "имя-значение" должны быть константами времени компиляции.

Отсортированный порядок связанных расстояний в сгенерированном коде может отличаться от порядка в MATLAB из-за числовой точности.

Генерация кода графического процессора для размеров ввода переменной не оптимизирована. Рассмотрите использование постоянных входных параметров размера для генерации оптимизированного кода.

Генерация кода графического процессора поддерживает 'Color', 'Normal', и 'Intensity' пары "имя-значение".

Генерация кода графического процессора поддерживает findNearestNeighbors, findNeighborsInRadius, findPointsInROI, removeInvalidPoints, и select методы.

Для очень больших входных параметров требования к памяти алгоритма могут превысить пределы устройства графического процессора. В таких случаях полагайте, что сокращение входного размера возобновляет генерацию кода.

Когда оба X и Y действительны, но power(X,Y) является комплексным, симуляция производит код ошибки, и сгенерированный код возвращает NaN. Чтобы получить комплексный результат, сделайте входное значение X комплекс путем передачи в complex(X). Например, power(complex(X),Y).

Когда оба X и Y действительны, но X .^ Y является комплексным, симуляция производит код ошибки, и сгенерированный код возвращает NaN. Чтобы получить комплексный результат, сделайте входное значение X комплекс при помощи complex(X). Например, complex(X).^Y.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Генерация кода графического процессора поддерживает следующие синтаксисы:

Вход X не должен иметь переменного размера. Размер должен быть зафиксирован во время генерации кода.

Генерация кода графического процессора для predict функционируйте входные параметры поддержек, которые заданы как типы данных с плавающей запятой полуточности. Для получения дополнительной информации смотрите half.

Генерация кода графического процессора поддерживает только векторные последовательности. Длина последовательности может быть переменная измеренный. Размерность признаков должна быть зафиксирована во время генерации кода.

Только 'MiniBatchSize', 'SequenceLength', 'SequencePaddingDirection', и 'SequencePaddingValue' аргументы пары "имя-значение" поддерживаются для генерации кода. Все пары "имя-значение" должны быть константами времени компиляции.

Только 'longest' и 'shortest' опция 'SequenceLength' пара "имя-значение" поддерживается для генерации кода.

Генерация кода графического процессора поддерживает следующие синтаксисы:

Генерация кода графического процессора для predictAndUpdateState функция только поддерживается для рекуррентных нейронных сетей и целевой библиотеки cuDNN.

Генерация кода графического процессора поддерживает только векторные последовательности. Длина последовательности может быть переменная измеренный. Размерность признаков должна быть зафиксирована во время генерации кода.

Только 'MiniBatchSize', 'SequenceLength', 'SequencePaddingDirection', и 'SequencePaddingValue' аргументы пары "имя-значение" поддерживаются для генерации кода. Все пары "имя-значение" должны быть константами времени компиляции.

Только 'longest' и 'shortest' опция 'SequenceLength' пара "имя-значение" поддерживается для генерации кода.

Аргументы размера должны иметь фиксированный размер.

Для разреженных матриц, repmat функция не поддерживает запаздывание единиц как входные параметры после первых двух размерностей.

Если вход является массивом пустой ячейки времени компиляции, то аргументы размера должны быть константами.

Аргументы размера должны иметь фиксированный размер.

Для разреженных матриц, reshape функция не поддерживает запаздывание единиц как входные параметры после первых двух размерностей.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = resnet18 или путем передачи resnet18 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet18')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис resnet18('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = resnet50 или путем передачи resnet50 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet50')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис resnet50('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = resnet101 или путем передачи resnet101 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('resnet101')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис resnet101('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Генерация кода поддерживает только синтаксис Y = round(X).

Генерация кода не поддерживает char или logical типы данных для X.

Генерация кода только поддержана для числового labels.

Генерация кода не поддержана для вращаемых прямоугольных входных параметров ограничительной рамки.

Только activations, classify, predict, predictAndUpdateState, и resetState поддерживаются объектные функции.

Создать SeriesNetwork объект для генерации кода, смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Первый входной параметр не должен быть массивом ячеек.

Если A является комплексным со всеми нулевыми мнимыми частями, затем MATLAB может преобразовать A к real(A) прежде, чем вызвать sortrows(A). В этом случае MATLAB сортирует строки A real(A), но сгенерированный код сортирует строки A abs(A). Чтобы заставить сгенерированный код совпадать с MATLAB, используйте sortrows(real(A)) или sortrows(A,'ComparisonMethod','real').

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = squeezenet или путем передачи squeezenet функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('squeezenet').

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис squeezenet('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Только detect метод ssdObjectDetector поддерживается для генерации кода.

Ограничительная рамка выход от генерации кода может иметь небольшие числовые различия для результатов симуляции из MATLAB.

Генератор кода изменяет размер входного размера изображения к detect метод к тому из входного размера слоя сети. Однако ограничительные рамки сгенерированный выход со ссылкой на исходный входной размер.

roi аргумент к detect метод должен быть codegen константой (coder.const()) и 1x4 вектор.

Только Threshold, SelectStrongest, MinSize, MaxSize, и MiniBatchSize Пары "имя-значение" поддерживаются. Вся пара "имя-значение" должна быть постоянным временем компиляции.

Канал и пакетный размер входного изображения должны быть фиксированным размером.

labels выходной параметр возвращен как категориальный массив.

'ConjugateSymmetric' аргумент не поддержан для генерации кода.

Расписания не поддержаны для генерации кода.

Первый аргумент должен быть допустимым вектором размера. Генерация кода не поддерживает векторы размера для массивов с больше, чем intmax элементы.

Сгенерированный код обрабатывает NaN входные параметры как из области значений и бросков ошибка времени выполнения.

Если вы задаете dim, затем это должна быть константа.

outtype и nanflag опции должны быть постоянными векторами символов.

Все входные параметры вектора символов должны быть константами времени компиляции.

Значение 'IsInputLab' TRUE или false) должно быть постоянное время компиляции.

Генерация кода использует различный SVD реализация, чем использование MATLAB. Поскольку сингулярное разложение не уникально, левые и правые сингулярные векторы могут отличаться от вычисленных MATLAB.

Когда входная матрица содержит неличное значение, сгенерированный код не выдает ошибку. Вместо этого выход содержит NaN значения.

Генерация кода не поддерживает входные параметры разреженной матрицы для этой функции.

Умножение чистых мнимых чисел неличными числами не может совпадать с MATLAB. Генератор кода не специализирует умножение чистыми мнимыми числами — это не устраняет вычисления с нулевой действительной частью. Например, (Inf + 1i)*1i = (Inf*0 – 1*1) + (Inf*1 + 1*0)i = NaN + Infi.

Если вы используете times с одним типом и дважды вводят операнды, сгенерированный код не может привести к тому же результату как MATLAB.

Значение аргумента типа данных должно быть нижним регистром.

Когда вы используете typecast с наследованными типами данных входного порта в блоках MATLAB Function программное обеспечение может выдать ошибку размера. Чтобы избежать этой ошибки, задайте типы данных входного порта блока явным образом.

Целочисленный вход или классы результата должны сопоставить непосредственно с типом C на целевом компьютере.

Вход должен быть вектором переменной длины или вектором фиксированного размера.

Выходной вектор всегда имеет ту же ориентацию как входной вектор.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = vgg16 или путем передачи vgg16 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('vgg16')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис vgg16('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = vgg19 или путем передачи vgg19 функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('vgg19')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис vgg19('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Поддержки только 2D изображения

Поддержки только 4 или 8 возможность соединения

Изображения поддержек, содержащие до 65 535 областей

Выходным типом всегда является uint16

Для генерации кода можно загрузить сеть при помощи синтаксиса net = xception или путем передачи xception функционируйте к coder.loadDeepLearningNetwork. Например: net = coder.loadDeepLearningNetwork('xception')

Для получения дополнительной информации смотрите Предварительно обученные сети Загрузки для Генерации кода.

Синтаксис xception('Weights','none') не поддержан для генерации кода графического процессора.

Только detect метод yolov2ObjectDetector поддерживается для генерации кода.

roi аргумент к detect метод должен быть codegen константой (coder.const()) и 1x4 вектор.

Только Threshold, SelectStrongest, MinSize, MaxSize, и MiniBatchSize Пары "имя-значение" поддерживаются.

Высота, ширина, канал и пакетный размер входного изображения должны быть фиксированным размером.

Минимальное пакетное значение размера, переданное, чтобы обнаружить метод, должно быть фиксированным размером.

Метки выход возвращены как массив ячеек из символьных векторов, такой как {'автомобиль', 'шина'}.