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深层学习のコード生成
ディープネットワークデザイナーを使用してMATLABコードを生成し,ネットワークを再作成します。
MATLAB编码器™またはGPU编码器™を深度学习工具箱™と共に使用して,c++またはCUDAコードを生成し,英特尔®，臂®，または英伟达®Tegra®プロセッサを使用する組み込みプラットフォームに畳み込みニューラルネットワークを配布します。
トピック
GPUコード生成
GPU编码器を使用した深層学習（GPU编码器）
深層学習ニューラルネットワークのCUDAコードを生成する
この例では，深层学习を使用するイメージ分类用途のコード生成を実行する方法を说明します。
该实施例表明如何生成一个长短期存储器（LSTM）网络代码CUDA®。的示例生成MEX应用程序，它在一个输入的时间序列中的每个步骤使得预测。两种方法表明：使用的方法的标准LSTM网络和方法利用相同LSTM网络的状态行为。本例使用加速度传感器数据从智能电话承载在所述主体和使得在佩戴者的活动预测。用户动作被分成五大类别之一，即跳舞，跑步，坐着，站着，和散步。该示例使用一个预训练LSTM网络。有关培训的详细信息，请参阅序列类别从深度学习工具箱™使用Deep学习的榜样。
这个例子说明了如何使用cnncodegen函数为使用ARM®Mali gpu上的深度学习的图像分类应用程序生成代码。该示例使用MobileNet-v2DAG网络进行图像分类。生成的代码利用ARM计算库进行计算机视觉和机器学习。
这个例子展示了如何为一个你只看一次(YOLO) v2对象探测器生成CUDA®MEX。YOLO v2目标检测网络由两个子网组成。一种特征提取网络，接着是检测网络。此示例为在。中训练的网络生成代码使用YOLO v2深度学习进行目标检测示例来自计算机视觉工具箱™。有关更多信息，请参见使用YOLO v2深度学习(计算机视觉工具箱)进行对象检测。您可以修改此示例来为导入的网络生成CUDA®MEX进口预训练ONNX YOLO v2的目标物检测示例来自计算机视觉工具箱™。有关更多信息，请参见导入预先训练的ONNX YOLO v2对象检测器(计算机视觉工具箱)。
この例では,SeriesNetworkオブジェクトによって表された深层学习ネットワークからCUDA®コードを生成する方法を说明します。
将深度学习与GPU编码器集成到Simulink中万博1manbetx
这个例子显示了如何整合的深度学习网络进入的Simulink生成的代码CUDA®。万博1manbetxGPU编码器™不支持代码生成Simuli万博1manbetxnk模块，但仍然可以通过产生具有GPU编码器一个动态链接万博1manbetx库（dll），然后通过使用其集成到Simulink作为S-功能块使用在Simulink GPU的计算能力遗留代码的工具。欲了解更多信息，请参阅legacy_code。为了说明这个概念,这个例子使用GPU编码器により最適化された車線検出(GPU编码器)。最初的示例使用一个带有OpenCV函数的c++文件来读取视频输出中的帧、绘制通道和覆盖帧率信息。此示例使用计算机视觉系统工具箱™中的万博1manbetxSimulink块来执行相同的操作。
这个例子显示的代码生成功能通过使用NVIDIA TensorRT™库深刻的学习应用。它使用codegen命令生成MEX文件通过使用TensorRT与RESNET-50图像分类网络执行预测。第二实施例说明的使用codegen命令生成一个MEX文件，该文件通过对标识分类网络使用TensorRT执行8位整数预测。
该实施例证明代码生成与批量大小大于1。该演示包含两个例子中，首先，使用cnncodegen生成代码这需要以间歇图像作为输入的。第二个示例使用创建文件MEXcodegen并将一批图像作为输入。
この例では,深層学習を使用する交通標識の検出および認識用途のCUDA®墨西哥人コードを生成する方法を説明します。
この例では，深层学习を使用するロゴ分类用途のコード生成を说明します。
この例では，深层学习を使用する歩行者検出用途のコード生成を说明します。
この例では,ノイズ除去畳み込みニューラルネットワーク(DnCNN[1])を使用して,MATLAB®コードからCUDA®墨西哥人を生成し,グレースケールイメージのノイズを除去する方法を説明します。
この例では,深層学習を使用するイメージセグメンテーション用途のコード生成を説明します。
这个例子显示了如何培养和使用GPU编码器™部署上的NVIDIA®GPU完全卷积语义分割网络。
该示例示出的代码生成用于使用深学习图像分割应用程序。它使用codegen命令生成MEX函数，一个DAG网络对象为U形网，一个深学习网络的图像分割上执行预测。
ARM马里GPUでの深层学习の予测（GPU编码器）
この例では,関数cnncodegenを使用して，ARM®马里GPUでの深层学习を使用するイメージ分类アプリケーションのコードを生成する方法を说明します。
sequence-to-sequence LSTMネットワーク向けのコード生成（GPU编码器）
この例では，长短期记忆（LSTM）ネットワーク用のCUDA®コードを生成する方法を说明します。
CPUコード生成
此示例演示如何在不使用硬件支持包的情况下在基于ARM®的设备上生成和部署用于预测的代码。万博1manbetx
这个例子演示了如何使用以下命令生成和部署用于预测树莓派™的代码codegen与MATLAB Support 万博1manbetxPackage的树莓派的硬件。
这个例子展示了如何使用cnncodegen以生成上ARM®处理器采用深度学习一个标志分类应用程序代码。标志分类应用程序使用LogoNet系列网络从图像进行标识别。生成的代码利用ARM计算库进行计算机视觉和机器学习。
この例では,codegenを使用して,英特尔®プロセッサでの深層学習を使用するイメージ分類用途のコードを生成する方法を説明します。
使用YOLO v2和Intel MKL-DNN生成用于对象检测的c++代码
这个例子展示了如何产生C ++用于在英特尔处理器YOLO V2对象检测网络的代码。生成的代码使用英特尔数学核心函数库深层神经网络（MRL-DNN）。
该示例示出如何生成和部署使用为对象预测MobileNet-V2预训练网络C ++代码。
コード生成のための事前学習済みネットワークの読み込み（MATLAB编码器）
コード生成のためのSeriesNetworkまたはDAGNetworkオブジェクトを作成。
MATLAB编码器を使用した深层学习（MATLAB编码器）
深層学習ニューラルネットワークのc++コードの生成(深度学习工具箱が必要)
