classificationsvmcoderconfigurer
用于支持向量机（SVM）的编码器配置器，用金宝app于单级和二进制分类
描述
一种classificationsvmcoderconfigurer对象是SVM分类模型的编码器配置程序（分类VM.或者CompactClassificationsVM.）。
编码器配置器提供方便的功能来配置代码生成选项，在生成的代码中生成C / C ++代码和更新模型参数。
配置代码生成选项并使用对象属性指定SVM模型参数的编码器属性。
为此生成C / C ++代码
预测和更新使用SVM分类模型的功能Generatecode.。生成C / C ++代码需要马铃薯®编码器™。更新生成的C / C ++代码中的模型参数，而无需重新生成代码。此功能可减少重新生成，重新部署和求解C / C ++代码所需的努力，当您使用新数据或设置重新启动SVM模型时。在更新模型参数之前，使用
验证updateInpuls.验证和提取要更新的模型参数。
此流程图显示使用编码器配置程序的代码生成工作流程。
对于代码生成使用说明和SVM分类模型的限制，请参阅“代码生成”部分CompactClassificationsVM.那预测， 和更新。
创建
通过使用培训SVM分类模型fitcsvm.，使用使用创建模型的编码器配置器Learnercoderconfigurer。使用编码器配置器的属性来指定编码器属性预测和更新论点。然后，使用Generatecode.基于指定的编码器属性生成C / C ++代码。
特性
预测争论
本节中列出的属性指定了编码器属性预测生成的代码中的函数参数。
X-预测器数据的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
预测数据的编码器属性传递给生成的C / C ++代码预测SVM分类模型的功能，指定为aLearnercoderInpul.目的。
使用使用时创建编码器配置程序时Learnercoderconfigurer函数，输入参数X确定默认值LearnercoderInpul.编码器属性：
秘诀- 默认值是输入的数组大小X。杂色金属依赖项- 这个值是[0 0]（默认）或[1 0]。[0 0]表示阵列大小如规定固定秘诀。[1 0]表示阵列具有可变大小的行和固定大小列。在这种情况下，第一个值秘诀是行数的上限，以及第二个值秘诀是列数。
数据类型- 这个值是单身的或者双倍的。默认数据类型取决于输入的数据类型X。可调性- 这个值必须是真的， 意思是预测在所生成的C / C ++代码中，始终包括预测器数据作为输入。
您可以使用点表示法修改编码器属性。例如，要生成C / C ++代码，该代码接受具有三个预测变量的100个观察的预测器数据，请指定这些编码器属性X对于编码器配置程序配置程序：
configurer.x.sizevector = [100 3];configur.x.datatype =.'双倍的';configurer.x.variaBolidimensions = [0 0];
[0 0]表示第一和第二维度X（分别观察次数和预测变量的数量）具有固定尺寸。
要允许生成的C / C ++代码接受最多100个观察的预测器数据，请指定这些编码器属性X：
configurer.x.sizevector = [100 3];configur.x.datatype =.'双倍的';configur.x.variabledimensions = [1 0];
[1 0]表示第一维度X（观察次数）具有可变尺寸和第二维度X（预测器变量的数量）具有固定大小。在该示例中指定的观测数量，100成为生成的C / C ++代码中允许的最大观察数。要允许任何数量的观察，请指定绑定为INF.。
numoutput.-输出数量预测
1（默认）|2
从生成的C / C ++代码返回的输出参数的数量预测SVM分类模型的功能，指定为1或2。
输出论据预测是标签（预测类标签）和分数（分数或后验概率）按列出的顺序。预测在生成的C / C ++代码中返回第一个代码N输出的预测功能，在哪里N是个numoutput.价值。
创建编码器配置程序后配置程序，您可以使用点表示法指定输出的数量。
configurer.numOutputs = 2;
这numoutput.财产相当于'-Nargout'编译器选项Codegen.（MATLAB编码器）。此选项指定代码生成的入口函数中的输出参数的数量。对象功能Generatecode.生成两个入口点函数 -预测.M.和更新..为了预测和更新SVM分类模型的功能分别 - 为两个入口点函数生成C / C ++代码。指定的价值numoutput.属性对应于入口点函数中的输出参数数预测.M.。
数据类型：双倍的
更新争论
本节中列出的属性指定了编码器属性更新生成的代码中的函数参数。这更新函数将培训的模型和新型号参数作为输入参数，并返回包含新参数的模型的更新版本。要启用更新生成的代码中的参数，则需要在生成代码之前指定参数的编码器属性。用一个LearnercoderInpul.对象指定每个参数的编码器属性。默认属性值基于输入参数中的模型参数MDL.的Learnercoderconfigurer。
Α-训练分类器系数的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
培训的分类器系数的编码器属性（ΑSVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 默认值是[S，1]， 在哪里S.是支持向量的数量金宝appMDL.。杂色金属依赖项- 这个值是[0 0]（默认）或[1 0]。[0 0]表示阵列大小如规定固定秘诀。[1 0]表示阵列具有可变大小的行和固定大小列。在这种情况下，第一个值秘诀是行数的上限，以及第二个值秘诀是列数。
数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 如果您用线性内核功能训练模型，而模型存储线性预测器系数（bet）没有支持向量和相关值，那么金宝app该值必须是错误的。否则，该值必须是真的。
bet-线性预测器系数的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
线性预测器系数的编码器属性（betSVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 这个值必须是[P 1]， 在哪里P.是预测因子的数量MDL.。杂色金属依赖项- 这个值必须是[0 0]，表示数组大小如规定固定秘诀。数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 如果您用线性内核功能训练模型，而模型存储线性预测器系数（bet）没有支持向量和相关值，那么金宝app该值必须是真的。否则，该值必须是错误的。
偏见-偏置术语的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
偏差项的编码器属性（偏见SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 这个值必须是[1 1]。杂色金属依赖项- 这个值必须是[0 0]，表示数组大小如规定固定秘诀。数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 这个值必须是真的。
成本-错误分类成本的编码属性
LearnercoderInpul.目的
分类成本的编码器属性（成本SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 对于二进制分类，必须是[2]。对于单级分类，必须是[1 1]。杂色金属依赖项- 这个值必须是[0 0]，表示数组大小如规定固定秘诀。数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 对于二进制分类，默认值是真的。对于单级分类，必须是错误的。
亩-预测器的编码器属性手段
LearnercoderInpul.目的
预测器意味着的编码器属性（亩SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
事先的-概率的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
概率的编码器属性（事先的SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 对于二进制分类，必须是[1 2]。对于单级分类，必须是[1 1]。杂色金属依赖项- 这个值必须是[0 0]，表示数组大小如规定固定秘诀。数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 对于二进制分类，默认值是真的。对于单级分类，必须是错误的。
规模-内核比例参数的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
核心缩放参数的编码器属性（内核参数。规模SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 这个值必须是[1 1]。杂色金属依赖项- 这个值必须是[0 0]，表示数组大小如规定固定秘诀。数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 默认值是真的。
Sigma.-预测标准偏差的编码器属性
LearnercoderInpul.目的
预测标准偏差的编码器属性（Sigma.SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
金宝appSupportVectorLabels.-支持向量类标签的编码器属性金宝app
LearnercoderInpul.目的
支持向量类标签的编码器属性（金宝app金宝appSupportVectorLabels.SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 默认值是[S，1]， 在哪里S.是支持向量的数量金宝appMDL.。杂色金属依赖项- 这个值是[0 0]（默认）或[1 0]。[0 0]表示阵列大小如规定固定秘诀。[1 0]表示阵列具有可变大小的行和固定大小列。在这种情况下，第一个值秘诀是行数的上限，以及第二个值秘诀是列数。
数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 如果您用线性内核功能训练模型，而模型存储线性预测器系数（bet）没有支持向量和相关值，那么金宝app该值必须是错误的。否则，该值必须是真的。
金宝app支持监视器-支持向量的编码器属性金宝app
LearnercoderInpul.目的
支持向量的编码器属性（金宝app金宝app支持监视器SVM分类模型），指定为aLearnercoderInpul.目的。
默认属性值LearnercoderInpul.对象基于输入参数MDL.的Learnercoderconfigurer：
秘诀- 默认值是[s，p]， 在哪里S.是支持向量的数量，以及金宝appP.是预测因子的数量MDL.。杂色金属依赖项- 这个值是[0 0]（默认）或[1 0]。[0 0]表示阵列大小如规定固定秘诀。[1 0]表示阵列具有可变大小的行和固定大小列。在这种情况下，第一个值秘诀是行数的上限，以及第二个值秘诀是列数。
数据类型- 这个值是'单身的'或者'双倍的'。默认数据类型与您用于训练的培训数据的数据类型一致MDL.。可调性- 如果您用线性内核功能训练模型，而模型存储线性预测器系数（bet）没有支持向量和相关值，那么金宝app该值必须是错误的。否则，该值必须是真的。
其他配置程序选项
outputfilename.-生成的C / C ++代码的文件名
'pressificationsvmmodel'（默认）|字符向量
生成的C / C ++代码的文件名，指定为字符向量。
对象功能Generatecode.的classificationsvmcoderconfigurer使用此文件名生成C / C ++代码。
文件名不得包含空格，因为它们可以在某些操作系统配置中导致代码生成失败。此外，名称必须是有效的MATLAB函数名称。
创建编码器配置程序后配置程序，您可以使用点表示法指定文件名。
configurer.outputfilename =.'mymodel';
数据类型：char
verb-冗长水平
真的（逻辑1）（默认）|错误的（逻辑0）
详细级别，指定为真的（逻辑1）或错误的（逻辑0）。详细级别控制命令行处的通知消息的显示。
| 价值 | 描述 |
|---|---|
真的（逻辑1） |
当您对参数的编码器属性的更改导致其他相关参数的更改发生更改时，软件显示通知消息。 |
错误的（逻辑0） |
该软件不显示通知消息。 |
要在生成的代码中启用更新计算机学习模型参数，您需要在生成代码之前配置参数的编码器属性。参数的编码器属性彼此依赖，因此软件将依赖项存储为配置约束。如果通过使用编码器配置器修改参数的编码器属性，并且修改需要随后改变其他从属参数来满足配置约束，则软件改变了从属参数的编码器属性。冗长级别确定软件是否显示出用于这些后续更改的通知消息。
创建编码器配置程序后配置程序，您可以使用点表示法修改详细级别。
configur.verbose = false;
数据类型：逻辑
代码生成自定义的选项
要自定义代码生成工作流程，请使用生成菲尔斯功能和以下三个属性Codegen.（MATLAB编码器），而不是使用Generatecode.功能。
生成两个入门点函数文件（预测.M.和更新..）通过使用生成菲尔斯功能，您可以根据代码生成工作流修改这些文件。例如，您可以修改预测.M.文件要包含数据预处理，或者您可以将这些入口函数添加到另一个代码生成项目。然后，您可以通过使用C / C ++代码来生成C / C ++代码Codegen.（MATLAB编码器）功能和Codegen.适用于修改的入境点函数或代码生成项目的参数。使用本节中描述的三个属性作为设置的起点Codegen.论点。
CodeGenerationArguments.-Codegen.争论
细胞阵列
此属性是只读的。
Codegen.（MATLAB编码器）参数，指定为单元格数组。
此属性使您可以自定义代码生成工作流程。使用Generatecode.功能如果您不需要自定义工作流程。
而不是使用Generatecode.使用编码器配置程序配置程序，您可以生成C / C ++代码，如下所示：
generatefiles（configurer）cgargs = configurer.codegeNerationArguments;Codegen（CGARGS {：}）
CGARGS.因此在呼叫之前Codegen.。
如果修改其他属性配置程序，软件更新CodeGenerationArguments.相应的财产。
数据类型：细胞
预测inppuls.-输入论点预测
一个细胞阵列编码器.primitiveType.目的
此属性是只读的。
输入点函数的输入参数预测.M.对于代码生成，指定为一个单元格数组编码器.primitiveType.（MATLAB编码器）目的。这编码器.primitiveType.对象包括存储在中的预测器数据的编码器属性X财产。
如果修改预测器数据的编码器属性，则软件更新编码器.primitiveType.相应的对象。
这编码器.primitiveType.对象预测inppuls.相当于configurer.codegenerationArguments {6}对于编码器配置程序配置程序。
数据类型：细胞
updateInputs.-可调输入参数列表更新
包括的结构细胞阵列包括编码器.primitiveType.对象
此属性是只读的。
入口点函数的可调输入参数列表更新..对于代码生成，指定为结构的单元格数组，包括编码器.primitiveType.（MATLAB编码器）对象。每个编码器.primitiveType.对象包括可调谐计算机学习模型参数的编码器属性。
如果使用编码器配置程序属性修改模型参数的编码器属性（更新争论属性），然后软件更新相应的编码器.primitiveType.相应的对象。如果您指定了可调性机器学习模型参数的属性错误的，然后软件删除相应的编码器.primitiveType.对象来自updateInputs.列表。
结构在updateInputs.相当于configurer.codegenerationArguments {3}对于编码器配置程序配置程序。
数据类型：细胞
对象功能
Generatecode. |
使用编码器配置程序生成C / C ++代码 |
生成菲尔斯 |
产生马铃薯使用编码器配置程序的代码生成文件 |
验证updateInpuls. |
验证和提取机器学习模型参数更新 |
例子
使用编码器配置程序生成代码
火车机器学习模型，然后为此生成代码预测和更新使用编码器配置器来函数模型。
加载电离层数据集和培训二进制SVM分类模型。
加载电离层mdl = fitcsvm（x，y）;
MDL.是A.分类VM.目的。
为此创建一个编码器配置程序分类VM.模型通过使用Learnercoderconfigurer。指定预测器数据X。这Learnercoderconfigurer功能使用输入X配置编码器属性预测功能输入。
CONFIGURER = LERERNERCODERCONFIGURER（MDL，X）
CONFIGURER = CLASSICSICSVMCODERCONFIGURER具有属性：更新输入：ALPHA：[1x1 LEARNERCODERINPUT] SupportSVector：[1x1 Learnerc金宝appoderInput] scale：[1x1学习者核序列]偏置：[1x1学习者核序列]之前：[1x1 LearnercoderInput]成本：[1x1学习者]预测输入：x：[1x1学习者划分]代码生成参数：numoutputs：1 outputfilename：'classificationsvmmodel'属性，方法
配置程序是A.classificationsvmcoderconfigurer对象是一个编码器配置程序分类VM.目的。
要生成C / C ++代码，您必须访问正确配置的C / C ++编译器。MATLAB编码器定位并使用支持的安装编译器。金宝app您可以使用梅克斯-设置查看和更改默认编译器。有关更多详细信息，请参阅更改默认编译器。
为此生成代码预测和更新SVM分类模型的功能（MDL.）默认设置。
Generatecode（Configurer）
GenerateCode在输出文件夹中创建这些文件：'Initialize.m'，'predict.m'，'update.m'，'classificationsvmmodel.mat'代码生成成功。
这Generatecode.函数完成这些操作：
生成生成代码所需的MATLAB文件，包括两个入口点函数
预测.M.和更新..为了预测和更新函数MDL.， 分别。创建名为MEX函数
ClassificationsVMModel.对于两个入口点函数。创建MEX函数的代码
codegen \ mex \ classificationsvmmodel文件夹。将MEX函数复制到当前文件夹。
显示该内容预测.M.那更新..， 和初始化..文件通过使用类型功能。
类型预测.M.
函数varargout = predict（x，varargin）％＃codegen％by matlab，23-feb-2021 19:14:48 [varargout {1：nargout}] =初始化（'predict'，x，varargin {：}）;结尾
类型更新..
函数更新（varargin）％＃codegen％by matlab，23-feb-2021 19:14:48初始化（'更新'，varargin {：}）;结尾
类型初始化..
函数[varargout] = initialize（命令，varargin）％＃codegen％by matlab，23-feb-2021 19:14:48编码器.inline（'始终'）持久模型如果是isempty（模型）模型= loadlearnerforcoder（'classificationsvmmodel。垫'）;结束开关（命令）案例'更新'％更新结构字段：alpha％supportsvectors％supportvectorlabels％sc金宝appale％bies％per perual％comput％computie model =更新（型号，varargin {：}）;案例'预测'％预测输入：x x = varargin {1};如果nargin == 2 [varargout {1：nargout}] = predict（model，x）;否则pvPairs = cell（1，nargin-2）;对于i = 1：nargin-2 pvPair {1，i} = varargin {i + 1};结束[varargout {1：nargout}] = predict（model，x，pvpaess {：}）;结束结束
在生成的代码中更新SVM分类模型的参数
使用部分数据集列车SVM模型，并为模型创建一个编码器配置器。使用编码器配置器的属性指定SVM模型参数的编码器属性。使用编码器配置器的对象函数来生成C代码，该C代码预测新的预测器数据的标签。然后使用整个数据集重新恢复模型，并在生成的代码中更新参数而无需重新生成代码。
火车模型
加载电离层数据集。此数据集具有34个预测器和351个雷达返回的二进制响应，无论是坏的吗（'B'）或好（'G'）。使用前50个观察列出二进制SVM分类模型。
加载电离层mdl = fitcsvm（x（1:50，:)，y（1:50））;
MDL.是A.分类VM.目的。
创建编码器配置程序
为此创建一个编码器配置程序分类VM.模型通过使用Learnercoderconfigurer。指定预测器数据X。这Learnercoderconfigurer功能使用输入X配置编码器属性预测功能输入。此外，将输出的数量设置为2，以便生成的代码返回预测的标签和分数。
configurer =学习者（MDL，x（1:50，:)，'numoutputs'，2）;
配置程序是A.classificationsvmcoderconfigurer对象是一个编码器配置程序分类VM.目的。
指定参数的编码器属性
指定SVM分类模型参数的编码器属性，以便在再培训模型后可以更新生成的代码中的参数。此示例指定要传递给生成的代码和SVM模型的支持向量的编码器属性的预测器数据的编码器属性。金宝app
首先，指定编码器属性X因此，生成的代码接受任何数量的观察。修改秘诀和杂色金属依赖项属性。这秘诀属性指定预测器数据大小的上限，以及杂色金属依赖项属性指定预测器数据的每个维度是否具有可变大小或固定大小。
configurer.x.sizevector = [INF 34];configurer.x.variabledimensions = [true false];
第一维度的大小是观察的数量。在这种情况下，代码指定大小的上限是INF.大小是可变的，这意味着X可以有任何数量的观察结果。如果您不知道生成代码时的观察次数，则此规范很方便。
第二维度的大小是预测变量的数量。必须为机器学习模型固定此值。X包含34个预测因子，因此值秘诀属性必须是34和值的值杂色金属依赖项属性必须是错误的。
如果使用新数据或不同的设置重新恢复SVM模型，则支持向量的数量可能会有所不同。金宝app因此，指定编码器属性金宝app支持监视器这样您就可以在生成的代码中更新支持向量。金宝app
configurer.金宝appsupportVectors.sizevector = [250 34];
alpha的Sizevector属性已被修改为满足配置约束。SizeVector属性for SupportVe金宝appctorLabels已被修改为满足配置约束。
configurer.金宝appsupportVectors.variabledimensions = [true false];
Alpha的VariaBlowImensions属性已被修改为满足配置约束。SupportVectorLabels的VariaBlyImens金宝appions属性已被修改为满足配置约束。
如果修改编码器属性金宝app支持监视器，然后软件修改了编码器属性Α和金宝appSupportVectorLabels.满足配置约束。如果一个参数的编码器属性的修改需要随后的改变对其他从属参数来满足配置约束，则软件改变了从属参数的编码器属性。
生成代码
要生成C / C ++代码，您必须访问正确配置的C / C ++编译器。MATLAB编码器定位并使用支持的安装编译器。金宝app您可以使用梅克斯-设置查看和更改默认编译器。有关更多详细信息，请参阅更改默认编译器。
用Generatecode.为此生成代码预测和更新SVM分类模型的功能（MDL.）默认设置。
Generatecode（Configurer）
GenerateCode在输出文件夹中创建这些文件：'Initialize.m'，'predict.m'，'update.m'，'classificationsvmmodel.mat'代码生成成功。
Generatecode.生成生成代码所需的MATLAB文件，包括两个入口点函数预测.M.和更新..为了预测和更新函数MDL.， 分别。然后Generatecode.创建一个名为mex函数ClassificationsVMModel.对于两个入口点函数codegen \ mex \ classificationsvmmodel文件夹并将MEX函数复制到当前文件夹。
验证生成的代码
通过一些预测数据来验证是否是预测功能MDL.和预测MEX函数中的函数返回相同的标签。要在具有多个入口点的MEX函数中调用一个入门点函数，请将函数名称指定为第一个输入参数。
[标签，得分] =预测（MDL，x）;[label_mex，score_mex] = classificationsvmmodel（'预测'，X）;
相比标签和label_mex.通过使用是平等的。
isequal（标签，label_mex）
ans =.逻辑1
是平等的返回逻辑1（真的）如果所有输入相等。比较证实了预测功能MDL.和预测MEX函数中的函数返回相同的标签。
得分_mex.与...相比，可能包括圆截止差异分数。在这种情况下，比较得分_mex.和分数，允许小容差。
查找（ABS（得分 - 得分_MEX）> 1E-8）
ans = 0x1空双列向量
比较证实了分数和得分_mex.在宽容范围内相同1E-8。
培训模型和生成代码中的更新参数
使用整个数据集重新培训模型。
RetrainingMDL = FITCSVM（X，Y）;
通过使用提取要更新的参数验证updateInpuls.。此功能检测到修改的模型参数returatedmdl.并验证修改的参数值是否满足参数的编码器属性。
params = validatedupdateInputs（Configurer，HetrowingMDL）;
更新生成的代码中的参数。
classificationsvmmodel（'更新'，params）
验证生成的代码
比较来自的输出预测功能returatedmdl.和预测在更新的MEX函数中的功能。
[标签，得分] =预测（再次检索，x）;[label_mex，score_mex] = classificationsvmmodel（'预测'，X）;isequal（标签，label_mex）
ans =.逻辑1
查找（ABS（得分 - 得分_MEX）> 1E-8）
ans = 0x1空双列向量
比较证实了标签和Labels_mex.等于，分数值在公差范围内相同。
更多关于
LearnercoderInpul.目的
编码器配置器使用一个LearnercoderInpul.对象指定编码器属性预测和更新输入参数。
一种LearnercoderInpul.对象具有以下属性以指定生成的代码中的输入参数数组的属性。
| 属性名称 | 描述 |
|---|---|
秘诀 |
数组大小如果相应的话 如果相应的阵列大小的上限 |
杂色金属依赖项 |
指示阵列的每个维度是否具有可变大小或固定大小的指示器，指定为
|
数据类型 |
数组的数据类型 |
可调性 |
指示指示是否或不是 如果指定其他属性值 |
创建编码器配置程序后，您可以使用点表示法修改编码器属性。例如，指定系数的编码器属性Α编码器配置程序配置程序如下：
configurer.alpha.sizevector = [100 1];configur.Alpha.variaBolidimensions = [1 0];configurer.alpha.datatype =.'双倍的';
verb） 作为真的（默认），然后软件在修改机器学习模型参数的编码器属性时显示通知消息，并且修改改变了其他相关参数的编码器属性。
BeispielÖffnen.
Sie Haben EineAbgeänderte版模具北美山脉。MöchtenSieDieses Beispiel Mit IhrenÄnderungenÖffnen？
matlab-befehl.
Sie Haben AUF EINEN LINK GEKLICKT，DER DIESEM MATLAB-BEFEHL ONTSPRICHT：
Führensieden befehl Durch Eingabe在Das Matlab-Befehlsfenster Aus。WebBrowserUnterstützenKeineMatlab-Befehle。
您还可以从以下列表中选择一个网站：
如何获得最佳网站性能
选择中国网站（以中文或英文）以获取最佳网站性能。其他MathWorks国家网站未优化您的位置。
