万博1manbetxSimulink是一个值得信赖的工具，用于设计复杂系统，包括决策逻辑、控制器、传感器融合、车辆动力学和3D可视化组件。从版本2020b开始，您可以将深度学习网络合并到您的Simulink模型中，以执行系统级模拟和部署。万博1manbetx如果我们看一下车辆和车道检测子系统，我们会在顶部和底部看到两个深度学习网络的使用。我们的输入视频会进来，然后我们会做一些预处理来调整图像的大小，然后我们把它输入我们的车道检测网络。
这里，你可以看到这是由一个数学文件带入的我们的MATLAB目录。我们将做一些后处理来检测左数右车道的坐标，最后我们将做一些注释来突出显示车辆和车道。底层的深度学习网络正在检测车辆，它基于YOLOv2。再一次，你可以看到这是从目录中的mat文件中加载的。回来，我们可以进行模拟。你可以看到左边是我们的输入视频，右边是我们的输出视频，我们用绿色标记突出显示了左右车道。然后我们在我们看到的车辆周围开着黄色的边界框。在这一点上，我们已经准备好继续生成代码，以便我们可以启动Simulink编码器或嵌入式代码包装。万博1manbetx
让我们先看看代码生成设置。在这里，您将看到我们使用了正确的系统目标文件，并且选中了这里的复选框以生成CUDA代码。我们还可以看看深度学习库。在这种情况下，我们可以选择cuDNN或TensorRT，所以我们现在将保留cuDNN。对于工具链设置，我们使用NVIDIA的CUDA工具包。最后，对于非深度学习部分，我们使用优化的库，如cuBLAS、cuSOLVER和cuFFT。
我们都准备好了，让我们继续生成代码。这里是代码生成报告，您可以在左侧看到生成的文件。我们先来看阶跃函数。下面这里，你可以看到cudaMalloc调用它在GPU内存上分配变量。这里，我们有cudaMemcpy，它把数据从CPU内存复制到GPU内存，然后在正确的位置复制回来。这里，有几个GPU内核被推出来加快GPU内核的速度。我们也有两个深度学习网络。这是我们的第一个，LaneNet。你可以在这里看到所有的公共和私有方法。这里我们有设置，预测，清理，以及其他几个。
这是我们的第二个深度学习网络，这是使用YOLOv2的车辆检测器。同样，我们有相同的方法。如果我们查看setup方法的内部，你可以看到在程序开始时运行一次的代码，以将深度学习网络加载到内存中。如果你看这里，我们一次只浏览一层，我们在浏览的时候载入权重和偏差。以上就是使用深度学习网络的Simulink模型生成CUDA代码的简单介绍。万博1manbetx欲了解更多信息，请查看下面的链接。
