Используйте MATLAB® Coder™ или Simulink® Кодер вместе с Deep Learning Toolbox™, чтобы сгенерировать MEX или автономный код центрального процессора, который работает на настольных или целевых процессорах. Можно развернуть сгенерированный автономный код, который использует Intel® Библиотека MKL-DNN или ARM® Библиотека Compute. В качестве альтернативы можно сгенерировать типовой код центрального процессора, который не вызывает сторонние библиотечные функции.
codegen | Сгенерируйте код C/C++ из кода MATLAB |
coder.getDeepLearningLayers | Получите список слоев, поддержанных для генерации кода для определенной библиотеки глубокого обучения |
coder.loadDeepLearningNetwork | Загрузите модель нейронной сети для глубокого обучения |
coder.DeepLearningConfig | Создайте объекты настройки генерации кода глубокого обучения |
| MATLAB Coder | Сгенерируйте код С или MEX-функцию из кода MATLAB |
Сети и слои, поддержанные для генерации кода (MATLAB Coder)
Выберите сверточную нейронную сеть, которая поддерживается для вашего целевого процессора.
Загрузите предварительно обученные сети для генерации кода (MATLAB Coder)
Создайте SeriesNetwork, DAGNetwork, yolov2ObjectDetector, ssdObjectDetector, или dlnetwork объект для генерации кода.
Генерация кода для dlarray (MATLAB Coder)
Используйте массивы глубокого обучения в коде MATLAB, предназначенном для генерации кода.
Генерация кода для глубокого обучения на целях ARM
В этом примере показано, как сгенерировать и развернуть код для предсказания на устройстве ARM®-based, не используя пакет аппаратной поддержки.
Предсказание Глубокого обучения с ARM Вычисляет Используя codegen
В этом примере показано, как использовать codegen сгенерировать код для приложения классификации Логотипов, которое использует глубокое обучение на процессорах ARM®.
Генерация кода глубокого обучения на целях Intel для различных пакетных размеров
В этом примере показано, как использовать codegen команда, чтобы сгенерировать код для приложения классификации изображений, которое использует глубокое обучение на процессорах Intel®.
Сгенерируйте изображения цифры Используя вариационный автоэнкодер на центральных процессорах Intel (MATLAB Coder)
Сгенерируйте код для обученного VAE dlnetwork, чтобы сгенерировать нарисованные от руки цифры.
Сгенерируйте Код С++ для Обнаружения объектов Используя YOLO v2 и Intel MKL-DNN
В этом примере показано, как сгенерировать Код С++ для сети обнаружения объектов YOLO v2 на процессоре Intel®.
Разверните классификатор сигнала Используя вейвлеты и глубокое обучение на Raspberry Pi
Этот пример показывает рабочий процесс, чтобы классифицировать человеческую электрокардиограмму (ECG) сигналы с помощью Непрерывного преобразования вейвлета (CWT) и глубокой сверточной нейронной сети (CNN).
Разверните сегментацию сигнала глубокая сеть на Raspberry Pi
Сгенерируйте MEX-функцию и независимый исполняемый файл, чтобы выполнить сегментацию формы волны на Raspberry Pi™.
Генерация кода и развертывание сети MobileNet-v2 к Raspberry Pi
В этом примере показано, как сгенерировать и развернуть Код С++, который использует предварительно обученную сеть MobileNet-v2 для объектного предсказания.
Сгенерируйте MEX-функцию, которая выполняет сегментацию изображений при помощи нейронной сети для глубокого обучения U-Net на центральных процессорах Intel.
Сгенерируйте статическую библиотеку, которая выполняет сегментацию изображений при помощи нейронной сети для глубокого обучения U-Net на целях ARM.
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.
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.
Перекрестный код глубокого обучения компиляции для целей неона ARM
Сгенерируйте библиотеку или исполняемый код на хосте - компьютере для развертывания на аппаратной цели ARM.
Генерация кода для квантованной нейронной сети для глубокого обучения на Raspberry Pi (MATLAB Coder)
Сгенерируйте код для нейронной сети для глубокого обучения, которая выполняет расчеты вывода в 8-битных целых числах.
Сгенерируйте код C/C++ для обученного CNN, который не зависит ни от каких сторонних библиотек.
Сгенерируйте код для сети LSTM и развернитесь на цели Cortex-M (MATLAB Coder)
Сгенерируйте Процессор В цикле (PIL) исполняемый файл, который работает на плате STM32F746G-открытия.