Matlab Coder™从桌面系统到嵌入式硬件，从Matlab®代码从MATLAB®代码生成C和C ++代码。它支持金宝app大多数MATLAB语言和各种工具箱。您可以将生成的代码集成到项目中作为源代码，静态库或动态库。生成的代码是可读且便携的。

您可以从深度学习工具箱™部署yolov2，Reset-50，Screezenet等各种培训的深度学习网络，如Yolov2，Reset-50，Screezenet和MobileNet。您可以为预处理和后处理以及培训的深度学习网络一起生成优化的代码，以部署完整的算法。

金宝app支持的网络：//www.tatmou.com/help/coder/ug/networks-anders-supp金宝apported-for-c-code-generation.html.

深度学习库的MATLAB编码器界面提供了生成的代码来调用特定于目标优化库的能力。支持包与金宝app以下深度学习加速器库集成为相应的CPU架构：

•英特尔数学内核库用于支持AVX2的英特尔CPU的深神经网络（MKL-DNN）金宝app
•ARM Compute库用于ARM Cortex-A支持霓虹灯指令的处理器金宝app

此支持包对金宝appR2018B及更大的功能。

如果您有下载或安装问题，请联系技术支持 -金宝apphttps://www.mathwands.com/金宝appsupport/contact_us.html.

[R2019B的更新]
1）为MKL-DNN目标添加VC ++ 2019 C金宝appompiler支持CNNCodegen
2）为所有目标金宝app添加对ONNX标识层的支持（ARM NEON，MKL-DNN）
3）为ARM 金宝appNEON添加对CROM2DLAYER的支持。这使得能够支持对语义分割的金宝app完全卷积网络

[R2020B的更新]
1）增加了对宏的支金宝app持