使用加载网络编码器.loadDeepLearningNetwork

您可以使用从任何支持代码生成的网络加载网络对象万博1manbetx编码器.loadDeepLearningNetwork. 可以从MAT文件中指定网络。MAT文件必须仅包含要加载的网络。

例如，假设您创建了一个名为我的网通过使用列车网络功能。然后，通过输入拯救. 这将创建一个名为matlab.mat软件包含网络对象的。加载网络对象我的网，输入：

net=coder.loadDeepLearningNetwork('matlab.mat');

还可以通过提供返回预训练的函数的名称来指定网络系列网络,达格网络,Yolov2目标探测器或SSD探测器对象，例如：

例如，通过输入以下命令加载网络对象：

net=coder.loadDeepLearningNetwork(“谷歌网”);

深度学习工具箱™ 上一列表中的函数需要为该函数安装支持包。看见万博1manbetx预训练深度神经网络（深度学习工具箱）。

指定用于代码生成的网络对象

如果你用编码基因或者在应用程序中，使用编码器.loadDeepLearningNetwork. 例如：

功能out=myNet\u预测（in）%#编码基因持久的我的网；如果isempty（mynet）mynet=coder.loadDeepLearningNetwork('matlab.mat');结束out=预测（mynet，in）；

对于作为支持包函数可用的预训练网络，例如万博1manbetx亚历克斯内特,接收v3,鹰嘴豆，和雷斯内特，可以直接指定支持包函数，例如，通过编写万博1manbetxmynet=谷歌网.

接下来，为入口点函数生成代码。例如：

cfg=编码器配置('墨西哥'); cfg.TargetLang公司='C++'; cfg.DeepLearningConfig=编码器.DeepLearningConfig(“mkldnn”); 编码基因-参数{一（224224,3，'single'）}-配置cfg公司我的网

如果你用cnncodegen公司，在MATLAB中加载网络对象^®工作区。然后，将对象传递给cnncodegen公司. 例如：

net=挤压网；cnncodegen（净，'目标库','arm计算');