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使用 matlab coder 进行深度学习 -凯发k8网页登录

生成用于深度学习神经网络的 c 代码（需要 deep learning toolbox™）

深度学习是机器学习的一个分支，它教导计算机像人类一样自然而然地做事情：从经验中学习。学习算法使用计算方法直接从数据“学习”信息，而不依赖预先确定的方程作为模型。深度学习使用卷积神经网络 (cnn) 直接从图像中学习有用的数据表示。

您可以将 matlab® coder™ 与 deep learning toolbox 结合使用，从经过训练的 cnn 生成 c 代码。然后您可以将生成的代码部署到使用 intel® 或 arm® 处理器的嵌入式平台。您还可以从不依赖任何第三方库的经过训练的 cnn 生成泛型 c 或 c 代码。

matlab online™ 不支持在深度学习中使用 matlab coder。

函数

codegen从 matlab 代码生成 c/c 代码。
load deep learning network model
create deep learning code generation configuration objects
parameters to configure deep learning code generation with the arm compute library
parameters to configure deep learning code generation with the cmsis-nn library for cortex-m targets
parameters to configure deep learning code generation with the intel math kernel library for deep neural networks
analyze deep learning network for code generation
regenerate files containing network learnables and states parameters

主题


  • 为用于深度学习网络的代码生成安装相关产品并配置环境。


  • generate code for prediction from a pretrained network.

  • 代码生成支持的网络和层

    选择目标处理器支持的卷积神经网络。


  • check code generation compatibility of a deep learning network.


  • use deep learning arrays in matlab code intended for code generation.


  • adhere to code generation limitations for deep learning arrays.


  • 创建 seriesnetwork、dagnetwork、yolov2objectdetector、ssdobjectdetector 或 dlnetwork 对象以用于代码生成。

  • generate generic c/c code for deep learning networks

    generate c/c code for prediction from a deep learning network that does not depend on any third-party libraries.


  • generate c code for prediction from a deep learning network, targeting an intel cpu.


  • generate c code for prediction from a deep learning network, targeting an arm processor.


  • generate library or executable code on host computer for deployment on arm hardware target.


  • quantize and generate code for a pretrained convolutional neural network.


  • perform post code generation updates of deep learning network parameters.

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