Intel处理器，支持Intel高级向量扩万博1manbetx展2 (Intel)AVX2)指令。

ARM cortex -一个支持的处理器万博1manbetx霓虹灯扩展。

用于深度神经网络的英特尔数学内核库(MKL-DNN)， v1.0。看到https://01.org/mkl-dnn

不要使用预构建的库，因为缺少一些必需的文件。相反，从源代码构建库。看到建立图书馆的说明GitHub上^®。

有关build的更多信息，请参见MATLAB的答案™://www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/447387-matlab-coder-how-do-i-build-the-intel-mkl-dnn-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-dep

为计算机视觉和机器学习的ARM计算库，版本18.05,18.08,18.11,19.02，和19.05。看到https://developer.arm.com/technologies/compute-library

在a中指定版本号coder.ARMNEONConfig配置对象。默认版本号是v19.05。

不要使用预构建的库，因为它可能与ARM硬件上的编译器不兼容。相反，从源代码构建库。在您的主机上或直接在目标硬件上构建库。看到建立图书馆的说明在GitHub上。

包含库文件的文件夹，例如libarm_compute.so应该叫自由。如果文件夹已命名构建，将文件夹重命名为自由。

有关build的更多信息，请参见MATLAB的答案://www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/455590-matlab-coder-how-do-i-build-the-arm-compute-library-for-deep-learning-c-code-generation-and-deplo

Windows、Linux^®,macOS。

仅限Windows和Linux。

MATLAB编码器定位并使用支持的已安装编译器。万博1manbetx有关受支持的编译器列表，请参见万博1manbetx万博1manbetx受支持和兼容的编译器在MathWorks^®的网站。

您可以使用墨西哥人设置更改默认编译器。看到改变默认的编译器。

c++编译器必须支持c++ 11。万博1manbetx

在Windows上，深度学习网络的代码生成使用codegen命令需要微软^®Visual Studio^®2015年或更晚时间才能知晓。

开放源码电脑视觉图书馆(OpenCV)，基于ARM的深度学习示例需要v3.1.0。

注意:这些示例需要单独的库，例如opencv_core.lib和opencv_video.lib。的OpenCV随计算机视觉工具箱™附带的库不具有所需的库和OpenCV安装程序不安装它们。因此，您必须下载OpenCV获取并构建库。

有关更多信息，请参考OpenCV文档。

到Intel MKL-DNN库安装根文件夹的路径。

例如:

C:\Program Files\mkl-dnn

在ARM目标硬件上安装ARM计算库的根文件夹的路径。

例如:

/usr/local/arm_compute

集ARM_COMPUTELIB在ARM目标硬件上。

到Intel MKL-DNN库文件夹的路径。

例如:

C:\Program Files\mkl-dnn\lib

到Intel MKL-DNN库文件夹的路径。

例如:

/usr/local/mkl-dnn/lib/

目标硬件上的ARM Compute Library文件夹的路径。

例如:

/usr/local/arm_compute / lib /

集LD_LIBRARY_PATH在ARM目标硬件上。

到Intel MKL-DNN库安装根文件夹的路径。

例如:

/usr/local/mkl-dnn/

在ARM目标硬件上安装ARM计算库的根文件夹的路径。

例如:

/usr/local/arm_compute /

集ARM_COMPUTELIB在ARM目标硬件上。

到Intel MKL-DNN库安装根文件夹的路径。

例如:

/usr/local/mkl-dnn

到OpenCV的构建文件夹的路径。对于使用OpenCV的深度学习示例，请安装OpenCV。

例如:

/usr/local/opencv/build