generere código para redes neuronales profundas preentrenadas。加速simulación算法和MATLAB^®o模万博1manbetx型^®utilzando different entornos de ejecución。硬件描述语言(C/ c++， CUDA y HDL，硬件描述语言)和硬件目标。

利用深度学习工具箱™的解决方案深度学习工具箱模型量化库对记忆的回忆和计算的要求的还原在红色的神经系统深处，在信息的基础上，在信息的基础上，在信息的基础上，在信息的基础上，在信息的基础上precisión。Después, podrá general código C/ c++， CUDA o HDL a partir de estas redes cuantificadas。

使用MATLAB编码器™o万博1manbetx仿真软件编码器con深度学习工具箱para generalcódigo MEX o código CPU独立性的解决方案。Puede desplegar código独立的图书馆^®MKL-DNN o la biblioteca ARM^®计算。También puede general código CPU genérico que no lame a funciones de bibliotecas de terceros。

Utilice GPU Coder™y深度学习工具箱para generalcódigo CUDA MEX o código CUDA独立的解决方案。Puede desplegar el código CUDA独立的通用的和使用的图书馆红色神经元深深CUDA (cuDNN)， la biblioteca de inferencias de alto rendimiento TensorRT™和图书馆ARM computer para GPU Mali。

使用深度学习HDL工具箱™y深度学习工具箱对通用código HDL para redes preentrenadas。Puede desplegar el código HDL generado en disposivos FPGA(现场可编程门阵列)y SoC(片上系统)de Intel y Xilinx^®．