Johanna Pingel, MathWorks
学习MATLAB®可以帮助深度学习工作流的任何部分:从预处理到部署。本视频提供了MATLAB深度学习的高级概述。它描述了完整的工作流程,并展示了MATLAB如何在各个阶段帮助深度学习应用程序,包括导入和预处理图像,导入预训练模型,使用gpu训练模型,调试深度学习结果,并部署深度学习模型到硬件,包括嵌入式gpu。
深度学习越来越受欢迎,几乎扩展到每一个应用程序。然而,从深度学习模型到真正的人工智能驱动系统是一项具有挑战性的任务。以下是使用MATLAB的5个理由®对于您的下一个深度学习申请:
MATLAB有用于标注的交互式深度学习应用程序。
这包括信号数据、音频数据、图像和视频。
通常,人们低估了给数据贴上标签所需的时间,所以帮助这一过程自动化的应用程序可以帮助你训练模型,并更快地看到结果。
当你没有足够的正确场景数据时,MATLAB可以帮助生成合成数据。
在自动驾驶的情况下,您可以编写场景,并使用3D仿真环境模拟不同传感器的输出。
在雷达和通信中,这包括为波形调制、识别和目标分类应用生成数据。
Matlab有多种方式来在深度学习框架之间互动和转移数据。
MATLAB支金宝app持ONNX在其他框架之间导入和导出模型。例如,可以将用PyTorch设计的模型引入MATLAB,用MATLAB训练的模型可以使用ONNX框架导出。
MATLAB还支持Pyt金宝apphon互操作性:您可以从MATLAB调用Python,从Python调用MATLAB。
我们将继续扩大对经过深度学习专家测试和审查的预训练模金宝app型的支持。
接下来,除了C, c++和HDL, MATLAB为NVIDIA gpu创建优化的深度学习CUDA代码,包括运行整个算法所需的预处理和后处理代码。
优化的CUDA有着抗体的推论非常快。该代码可以部署到嵌入式NVIDIA GPU。
最后,Matlab专门用于专门的工具箱和功能:
更不用说整合其他技术,比如传统机器学习和数据科学。
我们也有高级的功能,如gan、自动区分以及分析和调试层的能力。
你可以在我们的网站上免费试用我们的深度学习软件。如果你刚刚开始或已经在另一个深度学习框架中工作,我们有很多例子和视频来帮助你快速入门MATLAB。
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