主要内容
部署浅神经网络的训练
提示
为深入学习了解代码生成,明白了深度学习代码生成。
使用MATLAB®运行时部署功能,可以训练一个模型。您可以部署训练神经网络中描述的MATLAB代码从MATLAB创建独立的应用程序(MATLAB编译器)。
下面的方法和函数不支持在部署模式:金宝app
培训进度对话框中,
nntraintool。genFunction和gensim生成或仿真软件MATLAB代码金宝app®块视图方法nctool,nftool,nnstart,nprtool,ntstool情节(如功能
plotperform,plottrainstate,ploterrhist,plotregression,plotfit等等)感知器,newlind,elmannet功能。
这里是一个例子如何部署培训网络。创建一个脚本,训练一个神经网络,例如,mynntraining.m:
%建立预测和响应(目标)x = [0.054 0.78 0.13 0.47 0.34 0.79 0.53 0.6 0.65 0.75 0.084 0.91 0.83 0.53 0.93 0.57 0.012 0.16 0.31 0.17 0.26 0.69 0.45 - 0.23 0.15 - 0.54);t = [0.46 0.079 0.42 0.48 - 0.95 0.63 - 0.48 0.51 - 0.16 0.28 - 0.3 0.51 - 1);%创建和显示网络网= fitnet ();disp (“培训fitnet”)%的火车使用x和t的数据网络网=火车(净,x, t);%预测使用训练网络的响应y =净(x);%测量性能穿孔=执行(净,y, t)
编译脚本mynntraining.m通过使用命令行:
世纪挑战集团- m“mynntraining.m”
世纪挑战集团调用MATLAB编译器™在提示符中编译代码。国旗- m编制了MATLAB函数并生成一个独立的可执行文件。现在EXE文件在您的本地计算机的工作目录。
EXE编译应用程序在电脑上运行,没有MATLAB安装,您需要下载并安装MATLAB运行时。的固定你的工作目录中创建关于部署需求的更多信息。
