NVIDIA驱动支持GPU万博1manbetx编码器
检查系统要求
要安装硬件支持包，必须有受支持的产品发行版，万博1manbetx以及所需的操作系统和基础产品。
查看硬件支持包系统要求万博1manbetx表并确认你有:
- 受支万博1manbetx持的版本
- 受支万博1manbetx持的操作系统
- 所需的基础产品s manbetx 845
如果您没有受支持的发行版或所需的基础产品，万博1manbetx您可以从s manbetx 845免费试用，或者你可以购买产品s manbetx 845．
继续安装
在确认您有系统需求之后，继续下面列出的安装选项。
选项1:使用工具条
从MATLAB版本启动万博1manbetx支持包安装程序，并导航到正确的支持包。
选项2:“获取支持包”按钮万博1manbetx（.mlpkginstall文件*)
单击获取支持万博1manbetx包按钮提供支持包安装文件:万博1manbetx((文件名).mlpkginstall)
有几种方法可以从这些文件中初始化支持包安装程序:万博1manbetx
- 打开
.mlpkginstall文件直接从互联网浏览器。 - 下载并保存该文件(某些互联网浏览器的默认选项)，然后直接从Windows、Mac或Linux操作系统中打开它。
- 打开
.mlpkginstall通过导航当前文件夹到下载文件的位置并双击它，直接从MATLAB中下载文件。这将启动您已打开的MATLAB版本的安装。
使用的主要区别.mlpkginstall文件(选项2)而不是工具条(选项1)来启动支持包安装，该文件允许用户避免安装程序上的支持包选择屏幕。万博1manbetx
*这些文件类型是在MATLAB R2013a中引入的。
没有Internet连接的用户可以按照万博1manbetx下载说明．
GPU Coder™生成优化的CUDA®用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统的代码。生成的代码调用优化了NVIDIA®CUDA库，可在NVIDIA gpu上移植。您可以在NVIDIA GPU平台(如NVIDIA DRIVE™平台)上构建和部署生成的代码。
您可以部署各种经过训练的深度学习网络，如YOLO, ResNet-50, SegNet和MobileNet，从深度学习工具箱™到NVIDIA gpu。您可以生成用于预处理和后处理的优化代码，以及经过训练的深度学习网络，以部署完整的算法。
NVIDIA gpu的MA万博1manbetxTLAB Coder支持包自动部署MATLAB®算法或Simulink万博1manbetx®在嵌入式NVIDIA图形处理器(如DRIVE™平台)上进行设计。使用交互式通信来创建原型并开发MATLAB算法，然后自动生成等效的C代码并将其部署到驱动器平台上以独立运行。
互动交流:您可以从MATLAB与NVIDIA目标进行远程通信，从连接到目标的支持传感器和成像设备获取数据，然后在MATLAB中进行分析和可视化。万博1manbetx您可以记录来自受支持的传感器的数据，以帮助您万博1manbetx对早期原型的算法进行微调。
独立执行:您可以将生成的CUDA代码部署为驱动器平台上的独立嵌入式应用程序。您可以在驱动器平台上构建和部署从MATLAB算法生成的CUDA代码，以及到外围设备和传感器的接口。
支持包也万博1manbetx支持NVIDIA Jetson®TK1, Jetson TX1, Jetson TX2, Jetson Xavier和Jetson Nano开发工具包。
平台及发布支持万博1manbetx
看到硬件支持包系统要求万博1manbetx表当前和以前的版本、发行版和平台可用性。
您也可以从以下列表中选择一个网站: