Глубокое обучение для MATLAB Coder

Сгенерируйте Код С++ для глубоких нейронных сетей (требует Deep Learning Toolbox™),

Глубокое обучение является ветвью машинного обучения, которое учит компьютеры делать то, что прибывает естественно к людям: учитесь на опыте. Алгоритмы обучения используют вычислительные методы, чтобы “узнать” об информации непосредственно из данных, не используя предопределенное уравнение как модель. Глубокое обучение использует сверточные нейронные сети (CNNs), чтобы изучить полезные представления данных непосредственно из изображений.

Можно использовать MATLAB^® Coder™ с Deep Learning Toolbox, чтобы сгенерировать Код С++ от обученного CNN. Можно развернуть сгенерированный код во встроенную платформу, которая использует Intel^® или ARM^® процессор. Можно также сгенерировать типовой код C or C++ от обученного CNN, который не зависит ни от каких сторонних библиотек.

Глубокое обучение для MATLAB Coder не поддерживается в MATLAB Online™.

Функции

`codegen`	Сгенерируйте код C/C++ из кода MATLAB
`coder.loadDeepLearningNetwork`	Загрузите модель нейронной сети для глубокого обучения
`coder.DeepLearningConfig`	Создайте объекты настройки генерации кода глубокого обучения
`coder.ARMNEONConfig`	Параметры, чтобы сконфигурировать генерацию кода глубокого обучения с ARM Вычисляют Библиотеку
`coder.MklDNNConfig`	Параметры, чтобы сконфигурировать генерацию кода глубокого обучения с Math Kernel Library Intel для Глубоких нейронных сетей
`coder.getDeepLearningLayers`	Получите список слоев, поддержанных для генерации кода для определенной библиотеки глубокого обучения
`coder.regenerateDeepLearningParameters`	Регенерируйте файлы, содержащие сеть learnables, и утверждает параметры

Темы

Необходимые условия для глубокого обучения для MATLAB Coder

Установите продукты и сконфигурируйте среду для генерации кода для нейронных сетей для глубокого обучения.

Рабочий процесс для генерации кода глубокого обучения с MATLAB Coder

Сгенерируйте код для предсказания от предварительно обученной сети.

Сети и слои, поддержанные для генерации кода

Выберите сверточную нейронную сеть, которая поддерживается для вашего целевого процессора.

Генерация кода для dlarray

Используйте массивы глубокого обучения в коде MATLAB, предназначенном для генерации кода.

Ограничения dlarray для Генерации кода

Придерживайтесь ограничений генерации кода для массивов глубокого обучения.

Загрузите предварительно обученные сети для генерации кода

Создайте SeriesNetwork, DAGNetwork, yolov2ObjectDetector, ssdObjectDetector, или dlnetwork объект для генерации кода.

Сгенерируйте Типовой Код C/C++ для Нейронных сетей для глубокого обучения

Сгенерируйте код C/C++ для предсказания от нейронной сети для глубокого обучения, которая не зависит ни от каких сторонних библиотек.

Генерация кода для нейронных сетей для глубокого обучения с MKL-DNN

Сгенерируйте Код С++ для предсказания от нейронной сети для глубокого обучения, предназначаясь для центрального процессора Intel.

Генерация кода для нейронных сетей для глубокого обучения с ARM вычисляет библиотеку

Сгенерируйте Код С++ для предсказания от нейронной сети для глубокого обучения, предназначаясь для процессора ARM.

Кросс-скомпилируйте код глубокого обучения, что ARM использования вычисляет библиотеку

Сгенерируйте библиотеку или исполняемый код на хосте - компьютере для развертывания на аппаратной цели ARM.

Генерация кода для квантованных нейронных сетей для глубокого обучения

Квантуйте и сгенерируйте код для предварительно обученной сверточной нейронной сети.

Обновите сетевые параметры после генерации кода

Выполните обновления генерации кода сообщения параметров нейронной сети для глубокого обучения.

Сопутствующая информация

Начало работы с Deep Learning Toolbox (Deep Learning Toolbox)

Глубокое обучение для GPU Coder (GPU Coder)

Рекомендуемые примеры

Deep Learning Code Generation on Intel Targets for Different Batch Sizes

Генерация кода глубокого обучения на целях Intel для различных пакетных размеров

Сгенерируйте код для нейронных сетей для глубокого обучения, предназначаясь для процессора Intel.

Открыть скрипт

Generate Digit Images Using Variational Autoencoder on Intel CPUs

Сгенерируйте изображения цифры Используя вариационный автоэнкодер на центральных процессорах Intel

Сгенерируйте код для обученного VAE dlnetwork, чтобы сгенерировать нарисованные от руки цифры.

Скрипт Open Live Script

Code Generation for Deep Learning on ARM Targets

Генерация кода для глубокого обучения на целях ARM

Генерация кода с ARM Вычисляет Библиотеку, когда у вас нет пакета аппаратной поддержки.

Открыть скрипт

Deep Learning Prediction with ARM Compute Using codegen

Предсказание Глубокого обучения с ARM Вычисляет Используя codegen

Сгенерируйте код для нейронных сетей для глубокого обучения, предназначаясь для процессора ARM.

Открыть скрипт

Code Generation and Deployment of MobileNet-v2 Network to Raspberry Pi

Генерация кода и развертывание сети MobileNet-v2 к Raspberry Pi

Используйте сеть MobileNet-V2 для объектного предсказания на внешнем оборудовании.

Открыть скрипт

Generate C++ Code for Object Detection Using YOLO v2 and Intel MKL-DNN

Сгенерируйте Код С++ для Обнаружения объектов Используя YOLO v2 и Intel MKL-DNN

Сгенерируйте код для обнаружения объектов на центральном процессоре Intel.

Открыть скрипт

Code Generation for Semantic Segmentation Application on Intel CPUs That Uses U-Net

Генерация кода для приложения Семантической Сегментации на центральных процессорах Intel, которое использует U-Net

Сгенерируйте MEX-функцию, которая выполняет сегментацию изображений при помощи нейронной сети для глубокого обучения U-Net на центральных процессорах Intel.

Открыть скрипт

Code Generation for Semantic Segmentation Application on ARM® Neon targets That Uses U-Net

Генерация кода для Приложения Семантической Сегментации на целях ARM® Neon, Который Использование U-Net

Сгенерируйте статическую библиотеку, которая выполняет сегментацию изображений при помощи нейронной сети для глубокого обучения U-Net на целях ARM.

Скрипт Open Live Script

Code Generation for LSTM Network on Raspberry Pi

Генерация кода для сети LSTM на Raspberry Pi

Сгенерируйте код для предварительно обучаемой длинной краткосрочной сети memory, чтобы предсказать Остающийся Срок полезного использования (RUI) машины.

Скрипт Open Live Script

Code Generation for LSTM Network That Uses Intel MKL-DNN

Генерация кода для сети LSTM, которая использует Intel MKL-DNN

Сгенерируйте код для предварительно обученной сети LSTM, которая делает предсказания для каждого шага входа timeseries.

Скрипт Open Live Script

Code Generation for Convolutional LSTM Network That Uses Intel MKL-DNN

Генерация кода для сверточной сети LSTM, которая использует Intel MKL-DNN

Сгенерируйте MEX-функцию для нейронной сети для глубокого обучения, содержащей и сверточные слои и слои BiLSTM, который классифицирует видео

Скрипт Open Live Script

Cross Compile Deep Learning Code for ARM Neon Targets

Перекрестный код глубокого обучения компиляции для целей неона ARM

Сгенерируйте библиотеку или исполняемый код на хосте - компьютере для развертывания на аппаратной цели ARM.

Скрипт Open Live Script

Code Generation for Quantized Deep Learning Network on Raspberry Pi

Генерация кода для квантованной нейронной сети для глубокого обучения на Raspberry Pi

Сгенерируйте код для нейронной сети для глубокого обучения, которая выполняет расчеты вывода в 8-битных целых числах.

Скрипт Open Live Script

Generate Generic C/C++ Code for Sequence-to-Sequence Regression That Uses Deep Learning

Сгенерируйте Типовой Код C/C++ для Регрессии От последовательности к последовательности, Которая Использует Глубокое обучение

Сгенерируйте код C/C++ для обученного CNN, который не зависит ни от каких сторонних библиотек.

Скрипт Open Live Script

Generate Code for LSTM Network and Deploy on Cortex-M Target

Сгенерируйте код для сети LSTM и развернитесь на цели Cortex-M

Сгенерируйте Процессор В цикле (PIL) исполняемый файл, который работает на плате STM32F746G-открытия.

Скрипт Open Live Script

Post-Code-Generation Update of Deep Learning Network Parameters

Обновление постгенерации кода параметров нейронной сети для глубокого обучения

Инкрементно обновите сеть learnables приложения нейронной сети для глубокого обучения, запускающего в напряжении устройства, такие как Raspberry Pi. Этот пример использует приложение обучения с подкреплением тележки с шестом, чтобы проиллюстрировать:

Скрипт Open Live Script

Документация

Глубокое обучение для MATLAB Coder

Функции

Темы

Сопутствующая информация

Рекомендуемые примеры

Генерация кода глубокого обучения на целях Intel для различных пакетных размеров

Сгенерируйте изображения цифры Используя вариационный автоэнкодер на центральных процессорах Intel

Генерация кода для глубокого обучения на целях ARM

Предсказание Глубокого обучения с ARM Вычисляет Используя codegen

Генерация кода и развертывание сети MobileNet-v2 к Raspberry Pi

Сгенерируйте Код С++ для Обнаружения объектов Используя YOLO v2 и Intel MKL-DNN

Генерация кода для приложения Семантической Сегментации на центральных процессорах Intel, которое использует U-Net

Генерация кода для Приложения Семантической Сегментации на целях ARM® Neon, Который Использование U-Net

Генерация кода для сети LSTM на Raspberry Pi

Генерация кода для сети LSTM, которая использует Intel MKL-DNN

Генерация кода для сверточной сети LSTM, которая использует Intel MKL-DNN

Перекрестный код глубокого обучения компиляции для целей неона ARM

Генерация кода для квантованной нейронной сети для глубокого обучения на Raspberry Pi

Сгенерируйте Типовой Код C/C++ для Регрессии От последовательности к последовательности, Которая Использует Глубокое обучение

Сгенерируйте код для сети LSTM и развернитесь на цели Cortex-M

Обновление постгенерации кода параметров нейронной сети для глубокого обучения

Документация MATLAB Coder

Поддержка