事前学習済みの深層ニュ，ラルネットワ，クのコ，ドを生成します。さまざまな実行環境を使用して，matlab^®またはS万博1manbetximulink^®におけるアルゴリズムのシミュレ，ションを高速化することができます。サポトパッケージを使用し、C/C++ コード、CUDA コード、および HDL コードを生成してターゲット ハードウェアに展開することもできます。

深度学习工具箱™を深度学习工具箱模型量化库サポートパッケージと共に使用し,層の重み,バイアス,および活性化を,低い精度にスケーリングされた整数データ型に量子化することによって,深層ニューラルネットワークのメモリフットプリントの削減と計算要件の緩和を行います。その後,量子化されたこれらのネットワークから,C / c++コード,CUDAコード,またはHDLコードを生成できます。

MATLAB编码器™または万博1manbetx仿真软件编码器を深度学习工具箱と共に使用して,デスクトップまたは組み込みターゲットで実行される墨西哥人コードまたはスタンドアロンCPUコードを生成します。英特尔^®mml - dnnラaapl . armブラリまたは^®计算ラ推导推导ラ推导推导推导公式ブラリを使用する生成済みのスタンドアロンコ推导推导推导公式ドを展開できます。あるいは,サードパーティライブラリの関数を呼び出さない汎用のCPUコードを生成することもできます。

GPU编码器™を深度学习工具箱と共に使用して,デスクトップまたは組み込みターゲットで実行されるCUDA墨西哥人コードまたはスタンドアロンCUDAコードを生成します。CUDA深層ニューラルネットワークライブラリ(cuDNN) TensorRT™高性能推論ライブラリ,または马里GPU向け臂计算ライブラリを使用する生成済みのスタンドアロンCUDAコードを展開できます。

深度学习HDL工具箱™を深度学习工具箱と共に使用して,事前学習済みのネットワーク用のHDLコードを生成します。生成されたHDLコ，ドを，IntelとXilinx^®のFPGAデバoledスとSoCデバoledスに展開できます。