GPU的代码生成MATLAB应用程序
生成CUDA®对桌面或嵌入式目标代码的部署
使用GPU编码器™一起深度学习工具箱™生成CUDA墨西哥人或独立的CUDA的代码运行在桌面或嵌入式目标。您可以部署生成的独立的CUDA代码使用CUDA深层神经网络库(cuDNN)的TensorRT™高性能推理库,或手臂®计算库马里GPU。
功能
codegen |
生成C / c++代码MATLAB代码 |
coder.getDeepLearningLayers |
层支持代码生成的列表为一个特定的深度学习的图书金宝app馆 |
coder.loadDeepLearningNetwork |
负载深度学习网络模型 |
coder.DeepLearningConfig |
创建深度学习代码生成配置对象 |
应用程序
| GPU编码器 | 生成GPU代码从MATLAB代码 |
主题
概述
- 金宝app支持网络层,和类(GPU编码器)
网络层,和类支持代码生成。金宝app - 代码生成的dlarray(GPU编码器)
MATLAB代码中使用深度学习数组用于代码生成。 - 通过使用cuDNN代码生成深度学习网络(GPU编码器)
生成代码pretrained卷积神经网络通过使用cuDNN库。 - 通过使用TensorRT代码生成深度学习网络(GPU编码器)
生成代码pretrained卷积神经网络通过使用TensorRT库。 - 代码生成后更新网络参数(GPU编码器)
执行post代码生成更新深度学习网络参数。
应用程序
- 代码生成的深度学习仿真软件模型执行巷和车辆检测金宝app(GPU编码器)
这个例子展示了如何开发一个CUDA®应用程序从一个仿真软件®模型执行巷和车辆使用卷积神经网络(CNN)检测。金宝app - 使用变分Autoencoder生成数字图像NVIDIA GPU(GPU编码器)
这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人对于一个训练有素的变分autoencoder (VAE)网络。 - 代码生成对象检测使用YOLO v3意思深入学习
这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人对你只看一次(YOLO)意思v3对象探测器使用自定义层。 - 代码生成深度学习仿真软件模型对ECG信号进行分类金宝app(GPU编码器)
这个例子演示了如何使用强大的信号处理技术和卷积神经网络对ECG信号进行分类。 - 代码生成深度学习网络
这个例子展示了如何执行代码生成图像分类应用程序,使用深度学习。 - 代码生成的Sequence-to-Sequence LSTM网络
这个案例展示了如何生成CUDA®代码很长一段短期记忆(LSTM)网络。 - 深度学习预测手臂马里GPU
这个例子展示了如何使用cnncodegen函数来生成代码的图像分类应用程序,使用深度学习在手臂®马里gpu。 - 信号分类器部署在NVIDIA杰森使用小波分析和深度学习
这个例子展示了如何生成和部署CUDA®执行分类人类使用心电图(ECG)信号特征提取的连续小波变换(CWT)和pretrained卷积神经网络(CNN)。 - 代码生成的对象检测使用YOLO v2的意思
这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人对你只看一次(YOLO)意思v2对象探测器。 - 车道检测和GPU编码器优化
这个例子展示了如何生成CUDA®代码从深学习网络,由一个表示SeriesNetwork对象。 - 使用NVIDIA TensorRT深度学习的预测
这个例子显示了深度学习代码生成应用程序通过使用NVIDIA TensorRT™图书馆。 - 交通标志检测与识别
这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人的交通标志检测与识别应用程序代码使用深度学习。 - 标志识别网络
这个例子显示了商标分类代码生成应用程序,使用深度学习。 - 代码生成神经网络去噪深
这个例子展示了如何生成CUDA®墨西哥人从MATLAB®代码和降噪灰度图像通过去噪卷积神经网络(DnCNN [1])。 - 代码生成的语义分割网络
这个例子显示了一个代码生成图像分割的应用程序,使用深度学习。 - 训练和部署完全卷积网络语义分割
这个例子展示了如何训练和部署一个完全回旋的语义分割网络使用GPU的NVIDIA GPU®编码器™。 - 代码生成的语义分割使用U-net网络
这个例子显示了一个代码生成图像分割的应用程序,使用深度学习。
