MATLAB的答案

我如何上传deeplearning网络先前版本的模型?万博1manbetx

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재원
재원 2022年11月4日
编辑: 재원2022年11月7日
我想上传我的深度学习在R2021a模型训练, Sim万博1manbetxulink仿真R2018b。
我一直在这一个多月来,但是我没有成功。
如果你知道任何想法,这对我来说将是巨大的礼物。
我有试过这些东西:
——在R2018b模型,万博1manbetx使用matlab函数块
- >它会导致错误(编码器点索引问题)
——在R2018b,为我的模型生成c++代码
- >它不起作用(点索引问题)
——在R2021a,为我的模型生成c++代码,并上传R2018b通过功能仿真软件万博1manbetx
- >代码生成是成功的,但是我不知道下一步该做什么。

在回答这个问题。

接受的答案

Hariprasad Ravishankar
Hariprasad Ravishankar 2022年11月4日
你好,
我相信步骤2的MATLAB答案将帮助你把你的先前版本生成的代码通过MATLAB函数。
//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/832938-how-to-deploy-deep-learning-networks-for-hardware-in-the-loop-hil-simulation-with-for-example-sp answer_702348
请让我们知道如果你发现这有帮助。
哈里
1评论
재원
재원 2022年11月7日
你是我的救世主。非常感谢。
而不是使用cuDNN,我使用MKL_DNN图书馆作为我的目标。和它工作得很好。
使用MKL_DNN,我应该先建mkldnn图书馆。下面的链接将帮助。
MATLAB编码器:我如何构建英特尔MKL-DNN库深度学习c++代码生成和部署?MATLAB的答案——MATLAB中央(mathworks.com)
这是我使用的代码。
%函数DLL
setenv (“INTEL_MKLDNN”,“C: \ Program Files \ mkl-dnn”)
setenv (“路径”,采用“INTEL_MKLDNN”)filesep“自由”pathsep getenv (“路径”)))
cfg = coder.config (“dll”);
cfg。TargetLang =“c++”;
cfg。GenerateReport = true;
cfg。DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig (“mkldnn”);
codegen的参数{(1200 1 8 uint16)}配置cfg CNN_as_Func
拷贝文件(fullfile (pwd,“codegen”,“dll”,“CNN_as_Func”,“CNN_as_Func.dll”),pwd);
% DLL函数
srcPath = fullfile (pwd,“codegen”,“dll”,“CNN_as_Func”);
mkldnnPath = getenv (“INTEL_MKLDNN”);
mkldnnLibPath = fullfile (mkldnnPath,“自由”);
mkldnnIncludePath = fullfile (mkldnnPath,“包括”);
填词= {“CNN_as_Func.lib”,“dnnl.lib”};
headerPath = {srcPath; mkldnnIncludePath};
libPath = {srcPath; mkldnnLibPath};
def = legacy_code (“初始化”);
def.SFunctionName =“High_Classification_S_Func”;
def.OutputFcnSpec =“空白CNN_as_Func (uint16 u1[1600],单y1 [16])”;
def.IncPaths = headerPath;
def.HeaderFiles = {“CNN_as_Func.h”};
def.LibPaths = libPath;
def.HostLibFiles = libs
def.Options。useTlcWithAccel = false;
def.Options。语言=“c++”;
legacy_code (“sfcn_cmex_generate”def);
状态= evalc (“legacy_code(“编译”,def)”);
再次感谢, Hariprasad Ravishankar 。

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