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深度学习的先决条件MATLAB编码器

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使用MATLAB®编码器™要为深度学习网络生成代码，还必须安装:

  • 深度学习工具箱™

  • 深度学习库的MATLAB编码器接口

第三方硬件和软件

您可以使用MATLAB编码器为部署到英特尔的深度学习网络生成c++代码®或手臂®处理器。生成的代码利用了针对目标CPU优化的深度学习库。硬件和软件需求取决于目标平台。

英特尔cpu 手臂cpu
硬件需求

支持Intel高级向量扩展2 (Intel金宝appAVX2)指令。

ARM Cortex-A处理器支持金宝app霓虹灯扩展。
软件库

用于深度神经网络的英特尔数学内核库，v0.13MKL-DNN）.

手臂计算库对于计算机视觉和机器学习，v18.03
操作系统支持金宝app

窗户®和Linux®只有。

只适用于Windows和Linux。
c++编译器

MATLAB编码器定位并使用支持的已安装编译器。金宝app有关支持的编译器列表，请参见金宝app金宝app支持和兼容的编译器在MathWorks®的网站。

在Windows上，深度学习网络的代码生成使用codegen命令需要微软®Visual Studio®2015年或更晚时间才能知晓。

您可以使用墨西哥人设置更改默认编译器。看到改变默认的编译器(MATLAB)。
其他

开放源码计算机视觉图书馆(OpenCV)，版本3.1.0对于一些深度学习示例是必需的。

注意:示例需要单独的库，例如opencv_core.lib而且opencv_video.lib．的OpenCV随计算机视觉系统工具箱™附带的库没有所需的库和OpenCV安装程序不会安装它们。因此，您必须下载OpenCV寻找并构建库。

要了解更多信息，请参考OpenCV文档。

环境变量

MATLAB编码器使用环境变量定位为深度学习网络生成代码所需的库。

平台 变量名 默认值 描述
窗户 INTEL_MKLDNN C:\Program Files\mkl-dnn

Intel MKL-DNN库安装根文件夹的路径。
ARM_COMPUTELIB /usr/local/arm_compute

在ARM目标硬件上安装ARM计算库根文件夹的路径。
OPENCV_DIR C:\Program Files\opencv\build

OpenCV构建文件夹的路径。这个变量是构建深度学习示例所必需的。
路径 C:\Program Files\mkl-dnn\bin

Intel MKL-DNN库文件夹的路径。
C:\Program Files\opencv\build\x64\vc15\bin

OpenCV动态链接库(DLL)路径。运行深度学习示例需要此变量。
Linux 路径 /usr/lib/

OpenCV库的路径。这个变量是构建和运行深度学习示例所必需的。
/usr/include/opencv

OpenCV头文件的路径。这个变量是构建深度学习示例所必需的。
LD_LIBRARY_PATH /usr/local/mkl-dnn/lib/

Intel MKL-DNN库文件夹的路径。
INTEL_MKLDNN /usr/local/mkl-dnn/

Intel MKL-DNN库安装根文件夹的路径。
ARM_COMPUTELIB /usr/local/arm_compute /

在ARM目标硬件上安装ARM计算库根文件夹的路径。

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