深度学习代码生成
使用Deep Network Designer生成MATLAB代码来重建网络。
使用MATLAB编码器™或GPU Coder™与深度学习工具箱™一起生成c++或CUDA代码，并在使用英特尔的嵌入式平台上部署卷积神经网络®、手臂®,或英伟达®Tegra®处理器。
主题
GPU代码生成
GPU编码器的深度学习(GPU编码器)
为深度学习神经网络生成CUDA代码
这个例子展示了如何为一个使用深度学习的图像分类应用程序执行代码生成。
这个例子展示了如何为长短期记忆(LSTM)网络生成CUDA®代码。
方法的使用cnncodegen函数为在ARM®Mali gpu上使用深度学习的图像分类应用程序生成代码。
这个例子展示了如何为你只看一次(YOLO) v2对象检测器生成CUDA®MEX。
这个例子展示了如何从深度学习网络生成CUDA®代码，用a表示SeriesNetwork对象。
将深度学习与GPU Coder集成到Simulink中金宝app
这个例子展示了如何将为深度学习网络生成的CUDA®代码集成到Simulink®中。金宝app
本示例展示了通过使用NVIDIA TensorRT™库为深度学习应用程序生成的代码。
此示例演示了批处理大小大于1的代码生成。
本示例展示了如何为使用深度学习的交通标志检测和识别应用程序生成CUDA®MEX代码。
这个例子展示了一个使用深度学习的logo分类应用程序的代码生成。
这个例子展示了使用深度学习的行人检测应用程序的代码生成。
这个例子展示了如何从MATLAB代码生成CUDA®MEX，并使用去噪卷积神经网络(DnCNN[1])去噪灰度图像。
这个例子展示了一个使用深度学习的图像分割应用程序的代码生成。
这个例子展示了如何使用GPU Coder™在NVIDIA®GPU上训练和部署一个完全卷积的语义分割网络。
这个例子展示了一个使用深度学习的图像分割应用程序的代码生成。
ARM Mali GPU的深度学习预测(GPU编码器)
方法的使用cnncodegen函数为在ARM®Mali gpu上使用深度学习的图像分类应用程序生成代码。
序列到序列LSTM网络的代码生成(GPU编码器)
这个例子展示了如何为长短期记忆(LSTM)网络生成CUDA®代码。
CPU代码生成
本示例展示了如何在不使用硬件支持包的情况下，在基于ARM®的设备上生成和部署用于预测的代码。金宝app
这个例子展示了如何在树莓派™上生成和部署用于预测的代码codegen树莓派硬件的MATLAB支持包。金宝app
这个例子展示了如何使用cnncodegen为在ARM®处理器上使用深度学习的徽标分类应用程序生成代码。
这个例子展示了如何使用codegen为在英特尔®处理器上使用深度学习的图像分类应用程序生成代码。
使用YOLO v2和Intel mml - dnn生成目标检测的c++代码
这个例子展示了如何在Intel®处理器上使用YOLO v2深度学习(计算机视觉工具箱)生成对象检测的c++代码。
这个例子展示了如何生成和部署使用MobileNet-v2预训练网络进行对象预测的c++代码。
为代码生成加载预训练的网络(MATLAB编码器)
创建一个SeriesNetwork或DAGNetwork对象用于代码生成。
深度学习与MATLAB编码器(MATLAB编码器)
为深度学习神经网络生成c++代码(需要深度学习工具箱)
特色的例子
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