深度学习支持MATLAB编码金宝app器

功能和特性

MATLAB编码器™从MATLAB生成C和c++代码^®用于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语言和广泛的工具箱。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。生成的代码可读且可移植。

您可以部署各种经过训练的深度学习网络，例如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。

MATLAB Coder Interface for Deep Learning Libraries提供了自定义深度学习算法生成的代码的能力，通过在嵌入式目标上利用目标特定的加速库。有了这个支持包，你可金宝app以集成为深度学习的特定CPU目标(比如ARM)优化的库^®用于ARM架构的计算库。

MATLAB Coder™Interface for Deep Learning集成了以下深度学习加速器库和相应的CPU架构:

• 英特尔^®用于支持AVX2的Intel cpu的深度神经网络(MKL-DNN)数学内核库金宝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矢量化和线程化构建块。
• 用于ARM Cortex的ARM计算库^®支持NEON™指令的处理器系列金宝app
  • 生成的代码利用了ARM计算库，该库是针对特定ARM架构优化的底层软件功能的集合，目标是图像处理、计算机视觉和机器学习应用程序。