Generazione di codice di Deep Learning dalle applicazioni Simulink

Generare codice C/C++ e GPU per la distribuzione su target desktop o integrati

Generare codice per le reti neurali profonde preaddestrate. È possibile accelerare la simulazione degli algoritmi in Simulink^® utilizzando diversi ambienti di esecuzione. Utilizzando i pacchetti di supporto, è inoltre possibile generare e distribuire il codice C/C++ e CUDA^® sull’hardware target.

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GPU Code Generation for Deep Learning Networks Using MATLAB Function Block (GPU Coder)
Simulate and generate code for deep learning models in Simulink using MATLAB function blocks.
GPU Code Generation for Blocks from the Deep Neural Networks Library (GPU Coder)
Simulate and generate code for deep learning models in Simulink using library blocks.
Code Generation for a Deep Learning Simulink Model That Performs Lane and Vehicle Detection (GPU Coder)
This example shows how to develop a CUDA® application from a Simulink® model that performs lane and vehicle detection using convolutional neural networks (CNN).
Generate Generic C/C++ for Sequence-to-Sequence Deep Learning Simulink Models (Simulink Coder)
Generate C/C++ code for a sequence-to-sequence deep learning Simulink model.
Generate Generic C Code Using The Stateful Predict Block in Simulink (Simulink Coder)
This example shows how to generate generic C code using the Stateful Predict block and the SIL workflow. (Da R2024a)

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