主要内容
深度学习与MATLAB编码器
为深度学习神经网络生成c++代码(需要深度学习工具箱™)
深度学习是机器学习的一个分支，它教会计算机做人类天生擅长的事情:从经验中学习。学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预先确定的方程作为模型。深度学习使用卷积神经网络(cnn)直接从图像中学习有用的数据表示。
您可以使用MATLAB®编码器™使用深度学习工具箱从训练有素的CNN生成c++代码。您可以将生成的代码部署到使用Intel的嵌入式平台®或手臂®处理器。您还可以从不依赖任何第三方库的训练有素的CNN生成通用的C或c++代码。
深度学习与MATLAB编码器不支持万博1manbetxMATLAB在线™．
功能
codegen |
生成C/ c++代码MATLAB代码 |
coder.loadDeepLearningNetwork |
加载深度学习网络模型 |
编码器。DeepLearningConfig |
创建深度学习代码生成配置对象 |
编码器。手臂NEONConfig |
参数来配置深度学习代码生成手臂计算库 |
编码器。MklDNNConfig |
参数来配置深度学习代码生成英特尔深度神经网络的数学内核库 |
coder.getDeepLearningLayers |
获取特定深度学习库支持的代码生成的层列表万博1manbetx |
coder.regenerateDeepLearningParameters |
重新生成包含网络可学习项和状态参数的文件 |
主题
为深度学习网络安s manbetx 845装产品并配置代码生成环境。
从预先训练的网络生成预测代码。
选择目标处理器支持的卷积神经网络。万博1manbetx
在MATLAB代码中使用深度学习数组用于代码生成。
坚持深度学习数组的代码生成限制。
创建一个SeriesNetwork，DAGNetwork，yolov2ObjectDetector，ssdObjectDetector,或dlnetwork对象，用于生成代码。
从不依赖任何第三方库的深度学习网络生成C/ c++预测代码。
从一个深度学习网络生成预测的c++代码，目标是一个英特尔CPU。
针对ARM处理器，生成用于深度学习网络预测的c++代码。
在主机上生成库或可执行代码，用于部署在ARM硬件目标上。
量化并生成预训练卷积神经网络的代码。
对深度学习网络参数进行post code生成更新。
相关信息
开始使用深度学习工具箱(深度学习工具箱)
基于GPU编码器的深度学习(GPU编码器)
特色的例子
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