主要内容
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。您还可以从经过训练的CNN生成不依赖于任何第三方库的通用C或c++代码。
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 |
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 |
获取特定深度学习库的代码生成所支持的层列表金宝app |
coder.regenerateDeepLearningParameters |
重新生成包含网络学习对象和状态参数的文件 |
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
在MATLAB代码中使用深度学习数组用于代码生成。
坚持深度学习数组的代码生成限制。
创建一个SeriesNetwork，DAGNetwork，yolov2ObjectDetector，ssdObjectDetector,或dlnetwork对象用于代码生成。
从不依赖于任何第三方库的深度学习网络生成用于预测的C/ c++代码。
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。
量化并生成预训练卷积神经网络的代码。
对深度学习网络参数进行邮编生成更新。
相关信息
从深度学习工具箱开始(深度学习工具箱)
GPU编码器的深度学习(GPU编码器)
特色的例子
您也可以从以下列表中选择一个网站:
