主要内容

GPU的代码生成MATLAB应用程序

生成CUDA®对桌面或嵌入式目标代码的部署

使用GPU编码器™一起深度学习工具箱™生成CUDA墨西哥人或独立的CUDA的代码运行在桌面或嵌入式目标。您可以部署生成的独立的CUDA代码使用CUDA深层神经网络库(cuDNN)的TensorRT™高性能推理库,或手臂®计算库马里GPU。

功能

codegen 生成C / c++代码MATLAB代码
coder.getDeepLearningLayers 层支持代码生成的列表为一个特定的深度学习的图书金宝app馆
coder.loadDeepLearningNetwork 负载深度学习网络模型
coder.DeepLearningConfig 创建深度学习代码生成配置对象

应用程序

GPU编码器 生成GPU代码从MATLAB代码

主题

概述

金宝app支持网络层,和类(GPU编码器)

网络层,和类支持代码生成。金宝app

代码生成的dlarray(GPU编码器)

MATLAB代码中使用深度学习数组用于代码生成。

通过使用cuDNN代码生成深度学习网络(GPU编码器)

生成代码pretrained卷积神经网络通过使用cuDNN库。

通过使用TensorRT代码生成深度学习网络(GPU编码器)

生成代码pretrained卷积神经网络通过使用TensorRT库。

代码生成后更新网络参数(GPU编码器)

执行post代码生成更新深度学习网络参数。

应用程序

代码生成的深度学习仿真软件模型执行巷和车辆检测金宝app(GPU编码器)

这个例子展示了如何开发一个CUDA®应用程序从一个仿真软件®模型执行巷和车辆使用卷积神经网络(CNN)检测。金宝app

使用变分Autoencoder生成数字图像NVIDIA GPU(GPU编码器)

这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人对于一个训练有素的变分autoencoder (VAE)网络。

代码生成对象检测使用YOLO v3意思深入学习

这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人对你只看一次(YOLO)意思v3对象探测器使用自定义层。

代码生成深度学习仿真软件模型对ECG信号进行分类金宝app(GPU编码器)

这个例子演示了如何使用强大的信号处理技术和卷积神经网络对ECG信号进行分类。

代码生成深度学习网络

这个例子展示了如何执行代码生成图像分类应用程序,使用深度学习。

代码生成的Sequence-to-Sequence LSTM网络

这个案例展示了如何生成CUDA®代码很长一段短期记忆(LSTM)网络。

深度学习预测手臂马里GPU

这个例子展示了如何使用cnncodegen函数来生成代码的图像分类应用程序,使用深度学习在手臂®马里gpu。

信号分类器部署在NVIDIA杰森使用小波分析和深度学习

这个例子展示了如何生成和部署CUDA®执行分类人类使用心电图(ECG)信号特征提取的连续小波变换(CWT)和pretrained卷积神经网络(CNN)。

代码生成的对象检测使用YOLO v2的意思

这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人对你只看一次(YOLO)意思v2对象探测器。

车道检测和GPU编码器优化

这个例子展示了如何生成CUDA®代码从深学习网络,由一个表示SeriesNetwork对象。

使用NVIDIA TensorRT深度学习的预测

这个例子显示了深度学习代码生成应用程序通过使用NVIDIA TensorRT™图书馆。

交通标志检测与识别

这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人的交通标志检测与识别应用程序代码使用深度学习。

标志识别网络

这个例子显示了商标分类代码生成应用程序,使用深度学习。

代码生成神经网络去噪深

这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人从MATLAB®代码和降噪灰度图像通过去噪卷积神经网络(DnCNN [1])。

代码生成的语义分割网络

这个例子显示了一个代码生成图像分割的应用程序,使用深度学习。

训练和部署完全卷积网络语义分割

这个例子展示了如何训练和部署一个完全回旋的语义分割网络使用GPU的NVIDIA GPU®编码器™。

代码生成的语义分割使用U-net网络

这个例子显示了一个代码生成图像分割的应用程序,使用深度学习。