来自Matlab编码器的深度金宝app学习支持

能力和特征

Matlab Coder™从Matlab生成C和C ++代码^®各种硬件平台的代码，从桌面系统到嵌入式硬件。它支持金宝app大多数MATLAB语言和各种各样的工具箱。您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到项目中。生成的代码是可读的和可移植的。

您可以部署各种训练有素的深度学习网络，如YOLO, ResNet-50, SegNet和MobileNet，从深度学习工具箱™到NVIDIA gpu。您可以生成用于预处理和后处理的优化代码，以及经过训练的深度学习网络，以部署完整的算法。

深度学习库的Matlab编码器界面通过利用嵌入目标上的目标特定加速库来提供从深度学习算法自定义生成的代码的能力。使用此支持包，您可以金宝app与为特定CPU目标进行优化的库集成，以获得诸如ARM的深度学习^®计算ARM架构的库库。

MATLAB Coder™深度学习接口集成了以下深度学习加速器库和相应的CPU架构:

• 英特尔^®支持AVX2的英特尔cpu的深度神经网络数学内核库(MKL-DNN)金宝app
  • 生成的代码利用了英特尔MKL-DNN库，这是一个用于深度学习应用程序的开源性能库，提供了针对英特尔架构优化的向量化和线程构建块。
• 用于ARM Cortex的ARM计算库^®一系列支持Neon™说明的处理器金宝app
  • 生成的代码利用ARM计算库，该库是针对某些ARM架构，定位图像处理，计算机视觉和机器学习应用程序优化的低级软件功能的集合。