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

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句法

generatefiles（configurer）

generatefiles（配置程序，'输出路径'，输出路径）

描述

例子

generatefiles（配置程序）生成matlab.^®使用编码器配置程序生成C / C ++代码所需的文件配置程序，并将生成的文件保存在当前文件夹中。

自定义代码生成工作流程，使用生成菲尔斯和Codegen.（MATLAB编码器）。如果您不需要自定义工作流程，请使用Generatecode.。

生成菲尔斯生成以下MATLAB文件：

预测.M.那更新..，和初始化..-预测.M.和更新..是该的入学点函数预测和更新分别为机器学习模型的功能，以及这两个函数调用初始化..。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。
包含机器学习模型信息的垫文件 -生成菲尔斯用来Savelarnerforcoder.在存储文件名存储的Mat文件中保存机器学习模型信息的功能outputfilename.编码器配置程序的属性。初始化..通过使用使用保存的MAT文件loadlearnerforcoder.功能。

生成这些文件后，通过使用生成C / C ++代码Codegen.（MATLAB编码器）和准备好的Codegen.存储在中CodeGenerationArguments.编码器配置程序的属性。

如果该文件夹已包含所有四个MATLAB文件，那么生成菲尔斯不会生成任何文件。

generatefiles（配置程序，'输出路径'，输出路径）在指定的文件夹中生成MATLAB文件输出路径。

例子

全部收缩

生成代码生成的MATLAB®文件

此示例使用：

打开直播脚本

培训机器学习模型，然后生成生成C / C ++代码所需的MATLAB文件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支持向量机（SVM）分类模型。金宝app

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.目的。

CONFIGURER = LEARNERCODERCONFIGURER（MDL，X）;

配置程序是A.classificationsvmcoderconfigurer对象是一个编码器配置程序分类VM.目的。

采用生成菲尔斯生成生成C / C ++代码所需的MATLAB文件预测和更新模型的功能。

generatefiles（configurer）

生成菲尔斯生成预测.M.那更新..那初始化..，和classificationsvmmodel.mat.（包括机器学习模型信息的MAT文件）。

显示该内容预测.M.那更新..，和初始化..文件。

类型预测.M.％显示预测目的内容

函数varargout = predict（x，varargin）％＃codegen％by matlab，03-oct-2020 19:24:31 [varargout {1：nargout}] =初始化（'predict'，x，varargin {：}）;结尾

类型更新..％显示更新内容

函数更新（varargin）％＃codegen％by matlab，03-oct-2020 19:24:31初始化（'更新'，varargin {：}）;结尾

类型初始化..％显示Initialize.m的内容

函数[varargout] = initialize（命令，varargin）％＃codegen％by matlab，03-oct-2020 19:24:31编码器.inline（'总是'）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

通过使用生成C / C ++代码Codegen.（MATLAB编码器）和准备好的Codegen.存储在中CodeGenerationArguments.财产配置程序。

cfargs = configurer.codegEnerationArguments;codegen（cfargs {：}）

输入参数

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`配置程序`-编码器配置程序
编码器配置程序对象

编码器配置机器学习模型的编码器，指定为使用的编码器配置程序对象Learnercoderconfigurer。

模型	编码器配置程序对象
多包分类的二进制决策树	`classificationtreecoderconfigurer`
单级和二进制分类的SVM	`classificationsvmcoderconfigurer`
二进制分类的线性模型	`ClassificeLcoderConfigurer.`
用于SVM和线性型号的多键模型	`classificationcoccoderconfigurer`
回归的二进制决策树	`回归的TreecoderConfigurer.`
金宝app支持向量机（SVM）回归	`回归vmcoderconfigurer`
线性回归	`RegentionLinearcoderConfigurer`