MATLAB编码员的深度学习金宝app支持

MATLAB CODER™从MATLAB生成C和C ++代码^®各种硬件平台的代码，从桌面系统到嵌入式硬件。它支持金宝app大多数MATLAB语言和广泛的工具箱。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可移植的。

您可以部署各种训练的深度学习网络，例如Yolo，Resnet-50，Segnet和Mobilenet，从深度学习Toolbox™到NVIDIA GPU。您可以生成优化的代码，以进行预处理和后处理以及训练有素的深度学习网络，以部署完整的算法。

深度学习库的MATLAB编码器界面通过利用嵌入式目标上的目标特定加速库来自定义从深度学习算法自定义生成的代码。使用此支持包，您可以金宝app与针对特定CPU目标进行优化的库，例如ARM等特定的CPU目标^®计算手臂架构的库。

用于深度学习的MATLAB CODER™接口与以下深度学习加速器库和相应的CPU架构集成：

英特尔^®用于支持AVX2的Intel CPU的深神经网络（MKL-DNN）的数学内核库（MKL-DNN）金宝app
- 生成的代码利用Intel MKL-DNN库，该库是一个用于深度学习应用程序的开源性能库，为Intel Architectures优化了矢量化和螺纹构建块。
手臂计算库的手臂皮层^®一个支持NEON™指示的处理器家族金宝app
- 生成的代码利用ARM计算库，该库是针对某些ARM体系结构，针对图像处理，计算机视觉和机器学习应用程序优化的低级软件功能的集合。