代码生成的dlarray

代码生成的`dlarray`

深度学习数组存储自定义训练循环的可选数据格式标签，并使函数能够通过自动微分计算和使用导数。要了解关于自定义训练循环、自动区分和深度学习数组的更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/deep-learning-custom-training-loops.html" class="a">深度学习自定义训练循环(深度学习工具箱)。

代码生成支持格式化和非格式化的深金宝app度学习数组。dlarray对象包含gpuArrays也支持代码生成。金宝app当你在CPU和GPU代码生成中使用深度学习数组时，请遵守以下限制:

定义`dlarray`对于代码生成

要生成代码，请使用<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ref/dlarray.html">dlarray(深度学习工具箱)函数，创建深度学习数组。例如，假设你有一个预先训练过的<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ref/dlnetwork.html">dlnetwork(深度学习工具箱)中的网络对象mynet.matMAT-file。为了预测这个网络的响应，在MATLAB中创建一个入口点函数^®。

有两种可能:

请注意

对于代码生成，dlarray的输入预测的方法dlnetwork对象必须是单数据类型。

设计1(不推荐)

在本设计实例中，输入输出到入口点函数，喷火的dlarray类型。这种类型的入口点函数不推荐用于代码生成，因为在MATLAB中，dlarray强制标签的顺序“SCBTU”。此行为被复制用于生成MEX代码。然而，对于独立的代码生成，如静态、动态库或可执行文件，数据格式遵循fmt论点的dlarray对象。因此，如果一个入口点函数的输入或输出是dlarray对象和它的标签顺序不是“SCBTU”，那么MATLAB环境下的数据布局和独立代码之间就会有所不同。

函数dlOut = foo (dlIn)持续的dlnet;如果isempty(dlnet) dlnet = code . loaddeeplearningnetwork (“mynet.mat”)；结束dlOut =预测(dlnet, dlIn);结束

设计2(推荐)

在本设计示例中，输入和输出到喷火是原始数据类型和dlarray对象在函数中创建。的<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ref/dlarray.extractdata.html">extractdata(深度学习工具箱)的方法dlarray对象中返回的数据dlarray国防后勤局作为输出喷火。输出一个是否具有与底层数据类型相同的数据类型国防后勤局。

相比设计1，这种入口点设计具有以下优点:

更容易与独立的代码生成工作流(如静态、动态库或可执行文件)集成。
的输出的数据格式extractdata函数具有相同的顺序(“SCBTU”)的MATLAB环境和生成的代码。
改进MEX工作流的性能。
简化模型金宝app^®工作流使用MATLAB函数块，因为Simuli金宝appnk本身不支持金宝appdlarray对象。

函数a = foo(in) dlIn = dlarray(in)SSC的)；持续的dlnet;如果isempty(dlnet) dlnet = code . loaddeeplearningnetwork (“mynet.mat”)；结束dlA =预测(dlnet, dlIn);一个= extractdata (dlA);结束

看…的例子dlnetwork和dlarray使用GPU编码器™，请参阅<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/gpucoder/ug/code-generation-for-vae-network.html" class="a">在NVIDIA GPU上使用可变自动编码器生成数字图像。

`dlarray`具有代码生成支持的对象函数金宝app

对于代码生成，您只能使用该表中列出的深度学习数组对象函数。

`会变暗`(深度学习工具箱)	尺寸标签`dlarray`
`extractdata`(深度学习工具箱)	从中提取数据`dlarray`
`finddim`(深度学习工具箱)	查找带有指定标签的尺寸
`stripdims`(深度学习工具箱)	删除`dlarray`标签

深度学习工具箱功能`dlarray`代码生成的支持金宝app

深度学习操作

函数	描述
`fullyconnect`(深度学习工具箱)	全连接操作将输入乘以一个权值矩阵，然后加上一个偏置向量。
`乙状结肠`(深度学习工具箱)	sigmoid激活操作将sigmoid函数应用于输入数据。
`softmax`(深度学习工具箱)	softmax激活操作将softmax功能应用于输入数据的通道维度。

MATLAB函数`dlarray`代码生成的支持金宝app

一元Element-wise功能

函数	笔记和局限性
`腹肌`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`量化`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`因为`
`cosh`
`床`
`csc`
`经验值`
`日志`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。因为`dlarray`不支持复数，输入金宝app`dlarray`必须是非负值。
`证券交易委员会`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`标志`
`罪`
`sinh`
`√6`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。因为`dlarray`不支持复数，输入金宝app`dlarray`必须是非负值。
`棕褐色`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`双曲正切`
`uplus`，`+`
`uminus`，`-`

二进制Element-wise运营商

函数	笔记和局限性
`-`，`-`	如果两个`dlarray`先格式化输入，然后格式化输出`dlarray`使用它们的两种数据格式的组合进行格式化。该函数使用隐式展开来组合输入。有关更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/list-of-functions-with-dlarray-support.html" class="a">数据格式的隐式扩展(深度学习工具箱)。
`+`，`+`
`rdivide`，`。/`
`次`，`。*`

还原功能

函数	笔记和局限性
`的意思是`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。的`“omitnan”`选项不支持。金宝app 如果输入`dlarray`是在GPU上的`“本地”`选项不支持。金宝app
`刺激`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。的`“omitnan”`选项不支持。金宝app
`总和`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。的`“omitnan”`选项不支持。金宝app

极值函数

函数	笔记和局限性
`装天花板`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`每股收益`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。使用`每股收益((‘喜欢’,x))`根据a的数据类型得到标量值`dlarrayx`。
`修复`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`地板上`	输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。
`马克斯`	当您找到最大或最小的元素单个`dlarray`,输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。当您发现最大或最小元素之间的两个格式化`dlarray`输入,输出`dlarray`拥有这两种数据格式的组合。该函数使用隐式展开来组合输入。有关更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/list-of-functions-with-dlarray-support.html" class="a">数据格式的隐式扩展(深度学习工具箱)。索引输出参数不会被跟踪，并且不能与自动区分一起使用。有关更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/include-automatic-differentiation.html" class="a">在深度学习工具箱中使用自动区分(深度学习工具箱)。
`最小值`
`轮`	只有语法`Y =圆(X)`是支持金宝app的。输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`dlarray`。

其他的数学操作

函数	笔记和局限性
`结肠`，`：`	支持的操金宝app作有: `a: b` `b: c` 的索引信息`dlarray`,请参阅<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/list-of-functions-with-dlarray-support.html" class="a">索引(深度学习工具箱)。所有的输入必须是实数。输出`dlarray`未格式化。

逻辑运算

函数	笔记和局限性
`和`，`＆`	如果两个`dlarray`先格式化输入，然后格式化输出`dlarray`使用它们的两种数据格式的组合进行格式化。该函数使用隐式展开来组合输入。有关更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/list-of-functions-with-dlarray-support.html" class="a">数据格式的隐式扩展(深度学习工具箱)。
`情商`，`＝＝`	如果两个`dlarray`先格式化输入，然后格式化输出`dlarray`使用它们的两种数据格式的组合进行格式化。该函数使用隐式展开来组合输入。有关更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/list-of-functions-with-dlarray-support.html" class="a">数据格式的隐式扩展(深度学习工具箱)。
`通用电气`，`＞＝`
`gt`，`>`
`勒`，`＜＝`
`lt`，`<`
`不`，`~ =`
`或`，`\|`	如果两个`dlarray`先格式化输入，然后格式化输出`dlarray`使用它们的两种数据格式的组合进行格式化。该函数使用隐式展开来组合输入。有关更多信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/nl/help/deeplearning/ug/list-of-functions-with-dlarray-support.html" class="a">数据格式的隐式扩展(深度学习工具箱)。
`xor`

大小操作函数

函数笔记和局限性

函数	笔记和局限性
`重塑`	输出`dlarray`是未格式化的，即使输入`dlarray`被格式化。对于代码生成，大小维度必须是固定的大小。
`挤压`	二维`dlarray`对象不受`挤压`。如果输入`dlarray`被格式化后，该函数将删除属于单维度的维度标签。如果输入`dlarray`有两个以上的维度，并且第三个或以上的维度是单例的，那么函数将丢弃这些维度和它们的标签。

重塑

输出dlarray是未格式化的，即使输入dlarray被格式化。

对于代码生成，大小维度必须是固定的大小。

挤压

二维dlarray对象不受挤压。如果输入dlarray被格式化后，该函数将删除属于单维度的维度标签。如果输入dlarray有两个以上的维度，并且第三个或以上的维度是单例的，那么函数将丢弃这些维度和它们的标签。

换位操作

函数	笔记和局限性
`ctranspose`，`＇`	如果输入`dlarray`，则两个维度的标签必须相同。函数隐式执行转置，只有在其他操作需要时才直接执行转置。
`交换`	如果输入`dlarray`，则该排列必须仅在具有相同标签的维度之间。该函数隐式地执行排列，并且只有在其他操作需要时才直接执行排列。对于代码生成，维度顺序必须是固定的大小。
`ipermute`	如果输入`dlarray`，则该排列必须仅在具有相同标签的维度之间。该函数隐式地执行排列，并且只有在其他操作需要时才直接执行排列。对于代码生成，维度顺序必须是固定的大小。
`转置`，`。＇`	如果输入`dlarray`，则两个维度的标签必须相同。函数隐式执行转置，只有在其他操作需要时才直接执行转置。

连接功能

函数笔记和局限性

函数	笔记和局限性
`猫`	的`dlarray`输入必须具有匹配的格式或未格式化。支持混合格式化和非格式化输入。金宝app如果有任何`dlarray`先格式化输入，然后格式化输出`dlarray`使用相同的数据格式格式化。对于代码生成，维度顺序为`猫`功能大小必须固定。
`horzcat`
`vertcat`

猫

的dlarray输入必须具有匹配的格式或未格式化。支持混合格式化和非格式化输入。金宝app如果有任何dlarray先格式化输入，然后格式化输出dlarray使用相同的数据格式格式化。

对于代码生成，维度顺序为猫功能大小必须固定。

horzcat

vertcat

转换函数

函数	笔记和局限性
`投`	`铸造(国防后勤局,newdatatype)`中复制的数据`dlarray国防后勤局`成一个`dlarray`底层数据类型的`newdatatype`。的`newdatatype`选项必须是`“双”`，`“单一”`,或`“逻辑”`。输出`dlarray`是否使用相同的数据格式`国防后勤局`。 `铸造(“喜欢”,Y)`返回与的类型相同的数组`Y`。如果`Y`是一个`dlarray`，则输出为a`dlarray`具有相同的底层数据类型`Y`。如果`Y`是在GPU上，然后输出是在GPU上。如果两个`一个`和`Y`是`dlarray`对象，然后输出`dlarray`是否与输入的数据格式相同`一个`。
`双`	输出为`dlarray`包含类型数据的`双`。
`逻辑`	输出为`dlarray`包含类型数据的`逻辑`。
`单`	输出为`dlarray`包含类型数据的`单`。

比较函数

函数笔记和局限性

函数	笔记和局限性
`isequal`	不支持有两个以上输入参数的语法。金宝app 两个`dlarray`如果输入所表示的数字数据相等，并且它们都使用相同的数据格式或未格式化的数据格式进行格式化，则输入相等。
`isequaln`	不支持有两个以上输入参数的语法。金宝app 两个`dlarray`如果输入所代表的数字数据相等，则输入也相等(处理`南`S为相等)，以及两者是否使用相同的数据格式或未格式化。

isequal

不支持有两个以上输入参数的语法。金宝app
两个dlarray如果输入所表示的数字数据相等，并且它们都使用相同的数据格式或未格式化的数据格式进行格式化，则输入相等。

isequaln

不支持有两个以上输入参数的语法。金宝app
两个dlarray如果输入所代表的数字数据相等，则输入也相等(处理南S为相等)，以及两者是否使用相同的数据格式或未格式化。

数据类型和值标识函数

函数	笔记和局限性
`isfloat`	该软件将该功能应用于输入的底层数据`dlarray`。
`islogical`
`isnumeric`
`伊斯雷尔`	因为`dlarray`不支持复数时，该函金宝app数总是返回`真正的`对于一个`dlarray`输入。

大小识别功能

函数	笔记和局限性
`iscolumn`	这个函数返回`真正的`对于一个`dlarray`这是一个列向量，其中除第一个维度外的每个维度都是单元素。例如，一个3乘1乘1的矩阵`dlarray`是一个列向量。
`ismatrix`	这个函数返回`真正的`为`dlarray`只有二维的物体`dlarray`对象，其中除前两个维度外的每个维度都是单元素。例如，一个3 × 4 × 1的`dlarray`是一个矩阵。
`isrow`	这个函数返回`真正的`对于一个`dlarray`这是一个行向量，其中除第二个维度外的每个维度都是一个单元素。例如，1乘3乘1`dlarray`是一个行向量。
`isscalar`	N/A
`isvector`	这个函数返回`真正的`对于一个`dlarray`这是一个行向量或者列向量。请注意,`isvector`不考虑1乘1乘3`dlarray`是一个向量。
`长度`	N/A
`ndims`	如果输入`dlarraydlX`被格式化,然后`ndims (dlX)`返回维度标签的数量，即使一些已标记的维度是尾随的单元素维度。
`元素个数`	N/A
`大小`	如果输入`dlarraydlX`被格式化,然后`大小(dlX)`返回一个长度等于维度标签数的向量，即使一些已标记的维度是尾随的单元素维度。

创造者的功能

函数	笔记和局限性
`假`	只有`“喜欢”`支持以下语法金宝app`dlarray`。
`正`
`南`
`的`
`兰德`
`真正的`
`0`

索引

代码生成支持索引金宝appdlarray对象和表现出以下行为:

如果你设置海底(idx1,…,idxn) = dlX,然后海底和dlX必须与赋值兼容。
- 数据的大小不能改变。不支持越界赋值操作。金宝app
- 赋值语句不能添加或删除U标签。
代码生成不支持删除部分金宝appdlarray对象的使用dlX (idx1,…,idxn) = []。

另请参阅

对象

dlarray(深度学习工具箱)|dlnetwork(深度学习工具箱)