Esecuzione contemporanea di modelli in Python
Eseguire contemporaneamente Python® scikit-learn® e modelli personalizzati di Machine Learning in Python per la previsione in Simulink®, utilizzando i blocchi in Statistics and Machine Learning Toolbox™. Caricare un modello Python salvato in un blocco Scikit-learn Model Predict o in un blocco Custom Python Model Predict, quindi configurare i tipi di dato in ingresso. Ogni blocco esegue il modello in Python e restituisce l'output di Python a Simulink. Opzionalmente, è possibile caricare una funzione Python nel blocco Scikit-learn Model Predict per pre-elaborare i dati dei predittori che Simulink trasmette al modello Python, nonché una funzione per post-elaborare le risposte previste dal modello.
MATLAB® supporta l'implementazione di riferimento di Python, spesso chiamata CPython. Se si utilizza un Mac o una piattaforma Linux®, Python è già installato. Se si utilizza Windows®, è necessario installare una distribuzione, come quelle disponibili all'indirizzo https://www.python.org/downloads/. Per ulteriori informazioni, vedere Configurazione del sistema per utilizzare Python. Entrambi i blocchi sono stati testati utilizzando Python versione 3.10. Per utilizzare il blocco Scikit-learn Model Predict, è necessario che nell'ambiente Python di MATLAB sia installato il modulo scikit-learn.
Blocchi
| Scikit-learn Model Predict | Predict responses using pretrained Python scikit-learn model (Da R2024a) |
| Custom Python Model Predict | Predict responses using pretrained custom Python model (Da R2024a) |
Informazioni complementari
Argomenti
- Predict Cluster Assignments Using Python Scikit-learn Model Predict Block
This example shows how to use the Scikit-learn Model Predict block for prediction in Simulink®.
- Predict Responses Using Custom Python Model in Simulink
This example shows how to use the Custom Python Model Predict block for prediction in Simulink®.
