您可以为预训练卷积神经网络(CNN)的代码。为了提供所述网络向所述代码生成器,加载SeriesNetwork
,DAGNetwork
,yolov2ObjectDetector
, 要么ssdObjectDetector
从训练网络对象。
coder.loadDeepLearningNetwork
可以从由使用支持代码生成任何网络负载的网络对象万博1manbetxcoder.loadDeepLearningNetwork
。您可以指定从MAT文件的网络。在MAT文件必须包含要加载只有网络。
例如,假设您创建一个名为一个训练有素的网络对象我的网
通过使用trainNetwork
功能。然后,你保存在进入工作区保存
。这将创建一个名为matlab.mat
包含网络对象。装载网络对象我的网
,请输入:
净= coder.loadDeepLearningNetwork('matlab.mat');
您也可以通过提供一个函数的名称指定网络收益预训练SeriesNetwork
,DAGNetwork
,yolov2ObjectDetector
, 要么ssdObjectDetector
物体,如:
例如,通过进入加载一个网络对象:
净= coder.loadDeepLearningNetwork('googlenet');
深学习工具箱™在前面的列表功能要求安装一个支持包的功能。万博1manbetx看到预训练深层神经网络(深学习工具箱)。
如果使用生成代码代码生成
或应用程序,通过加载入口点函数的网络对象内coder.loadDeepLearningNetwork
。例如:
功能OUT = myNet_predict(上)%#代码生成一贯我的网;如果的isEmpty(我的网)我的网= coder.loadDeepLearningNetwork('matlab.mat');结束OUT =预测(我的网,在);
对于预训练的网络,可作为支持包的功能,如万博1manbetxalexnet
,inceptionv3
,googlenet
和RESNET
,您可以直接指定支持包的功能,例如,通过写作万博1manbetx我的网= googlenet
。
接下来,产生的入口点函数的代码。例如:
CFG = coder.gpuConfig('MEX');cfg.TargetLang ='C ++';cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig('cudnn');代码生成-args{酮(224,224,3, '单')}-configCFGmyNet_predict
如果使用生成代码cnncodegen
,加载网络对象在MATLAB®工作区。然后,通过将对象cnncodegen
。例如:
净= squeezenet;cnncodegen(净值,'targetlib','cudnn');
DAGNetwork
|SeriesNetwork
|cnncodegen
|代码生成
|coder.loadDeepLearningNetwork
|ssdObjectDetector
|trainNetwork
|yolov2ObjectDetector