事前学习済みのVGG-16ネットワークを含む垫ファイルを取得します。

URL ='//www.tatmou.com/金宝appsupportfiles/gpucoder/cnn_models/VGG/vgg16.mat';websave（'vgg16.mat'URL）;

关数Coder.LoadDeePlearningnetwork.を使用してvgg16.matを永続我的网SeriesNetworkオブジェクトに読み込むエントリポイント关数myVGG16を作成します。

功能OUT = myVGG16（上）执着的我的网;如果的isEmpty（我的网）我的网= coder.loadDeepLearningNetwork（'vgg16.mat'那'myVGGnet'）;结尾OUT =预测（我的网，在）;

この永続オブジェクトによって，入力に対して预测メソッドを呼び出す关数のそれ以降の呼び出し时に，ネットワークオブジェクトの再构成と再読み込みが回避されます。

事前学习済みのVGG-16ネットワークの入力层は，サイズが224x224x3のイメージを受け入れます。以下のコード行を使用してグラフィックスファイルから入力イメージを読み取り，そのサイズを224x224に変更します。

在= imread（'peppers.png'）;在= imresize（在，[224224]）;

MEXコード生成用にcoder.config構成オブジェクトを作成し,ターゲット言語をc++に設定します。この構成オブジェクトでは,targetlibを'mkldnn'にしてDeepLearningConfigを设定します。关数代码生成は,MATLAB関数入力のサイズ,クラス,および実数/複素数を決定しなければなりません。- args.オプションを使用して，エントリポイント关数の入力のサイズを指定します。-configオプションを使用してコード构成オブジェクトを渡します。

CFG = coder.config（'MEX'）;cfg.TargetLang ='C ++';cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig（'mkldnn'）;代码生成-  args.{酮（224,224,3， 'UINT8'）}-configCFGmyVGG16-报告;

代码生成コマンドはすべての生成されたファイルを代码生成フォルダーに配置します。このフォルダーには，エントリポイント关数myVGG16.cppのc++コード,ヘッダーファイル,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のc++クラス定義を含むソースファイル,重みファイル,およびバイアスファイルが含まれます。

入力イメージでVGG-16预测を呼び出し，上位5つの予测されたラベルを表示します。

predict_scores = myVGG16_mex（IN）;[分数，INDX] =排序（predict_scores，“下降”）;净= coder.loadDeepLearningNetwork（'vgg16.mat'）;类名= net.Layers（结束）.Classes;DISP（类名（INDX（1：5）））;

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关数Coder.LoadDeePlearningnetwork.を使用して深学习工具箱™のツールボックス关数resnet50を呼び出すエントリポイント关数resnetFunを作成します。この关数は事前学习済みのRESNET-50ネットワークを返します。

功能OUT = resnetFun（上）执着的我的网;如果的isEmpty（我的网）我的网= coder.loadDeepLearningNetwork（'resnet50'那'myresnet'）;结尾OUT =预测（我的网，在）;

この永続オブジェクトによって，入力に対して预测メソッドを呼び出す关数のそれ以降の呼び出し时に，ネットワークオブジェクトの再构成と再読み込みが回避されます。

事前学习済みのRESNET-50ネットワークの入力层は，サイズが224x224x3のイメージを受け入れます。グラフィックスファイルから入力イメージを読み取り，そのサイズを224x224に変更するには，次のコード行を使用します。

在= imread（'peppers.png'）;在= imresize（在，[224224]）;

MEXコード生成用にcoder.gpuConfig构成オブジェクトを作成し，ターゲット言语をC ++に设定します。关数代码生成は,MATLAB関数入力のサイズ,クラス,および実数/複素数を決定しなければなりません。- args.オプションを使用してエントリポイント关数の入力のサイズを指定し，-configオプションを使用してコード构成オブジェクトを渡します。

CFG = coder.gpuConfig（'MEX'）;cfg.TargetLang ='C ++';cfg.DeepLearningConfig = coder.DeepLearningConfig（'cudnn'）;代码生成-  args.{酮（224,224,3， 'UINT8'）}-configCFGresnetFun-报告;

代码生成コマンドはすべての生成されたファイルを代码生成フォルダーに配置します。ここには，エントリポイント关数resnetFun.cuのCUDAコード，ヘッダーファイル，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のC ++クラス定义を含むソースファイル，重みファイル，およびバイアスファイルが含まれます。