深度学习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与生俱来的事情: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)直接从图像中学习数据的有用表示。
你可以使用MATLAB®编码器™使用深度学习工具箱从训练好的CNN生成c++代码。您可以将生成的代码部署到使用Intel处理器的嵌入式平台®或手臂®处理器。
深度学习MATLAB编码器中不支持金宝appMATLAB在线™.
功能
codegen |
生成C/ c++代码MATLAB代码 |
cnncodegen |
为系列或DAG网络生成代码并构建静态库 |
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 |
为特定深度学习库的代码生成提供卷积神经网络层的支持金宝app |
主题
为深度学习网络安下载188bet金宝搏装产品和配置代码生成环境。
从预先训练的网络生成用于预测的代码。
选择目标处理器支持的卷积神经网络。金宝app
创建一个SeriesNetwork
,DAGNetwork
,yolov2ObjectDetector
,或ssdObjectDetector
对象用于代码生成。
从深度学习网络生成用于预测的c++代码,目标是英特尔CPU。
从深度学习网络生成用于预测的c++代码,目标是ARM处理器。
在主机上生成库或可执行代码,以便部署到ARM硬件目标上。
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