Совет
Чтобы узнать о генерации кода для глубокого обучения, смотрите Deep Learning Code Generation.
Использование MATLAB® Среда выполнения для развертывания функций, которые могут обучать модель. Можно развернуть код MATLAB, который обучает нейронные сети, как описано в Create Standalone Application from MATLAB (MATLAB Compiler).
В развернутом режиме НЕ поддерживаются следующие методы и функции:
Диалоговое окно процесса обучения, nntraintool.
genFunction и gensim чтобы сгенерировать код MATLAB или Simulink® блоки
view метод
nctool, nftool, nnstart, nprtool, ntstool
Постройте графики функций (таких как plotperform, plottrainstate, ploterrhist, plotregression, plotfit, и так далее)
perceptron, newlind, и elmannet функций.
Вот пример того, как можно развернуть обучение сети. Создайте скрипт для обучения нейронной сети, 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™ для компиляции кода в командной строке. Флаг –m компилирует функцию MATLAB и генерирует независимый исполняемый файл. Файл EXE теперь находится на локальном компьютере в рабочей директории.
Чтобы запустить скомпилированное приложение EXE на компьютерах, на которых не установлен MATLAB, необходимо загрузить и установить MATLAB Runtime. The readme.txt созданная в рабочей папке, содержит дополнительные сведения о требованиях к развертыванию.
