主要内容

代码生成简介

MATLAB®编码器™从支持代码生成的统计和机器学习工具箱™函数生成可读和可移植的C和c++代码。您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中。您还可以在MATLAB环境中使用生成的代码来加速MATLAB代码的计算密集型部分。

生成C/ c++代码要求MATLAB编码器并具有以下局限性:

  • 在使用生成代码时，不能调用顶层的任何函数codegen(MATLAB编码器)。相反，调用函数中的入口点函数，然后从入口点函数生成代码。入口点函数，也称为顶级或主要的函数，是你为代码生成定义的函数。入口点函数中的所有函数都必须支持代码生成。

  • 的MATLAB编码器限制也适用于统计和机器学习工具箱的代码生成。有关详细信息,请参见支持C/ c++代码生成的MATLAB语言特性(MATLAB编码器)。

  • 统计和机器学习工具箱中的代码生成不支持稀疏矩阵。

  • 关于每个函数的代码生成使用说明和限制，请参见函数参考页的代码生成部分。

有关支持代码生成的统计和机器学习工具箱函数列表，请参见函数列表(C/ c++代码生成)。

代码生成工作流

您可以通过几种方式为统计和机器学习工具箱函数生成C/ c++代码。

  • 对于不是机器学习模型的目标函数的函数的通用代码生成工作流

    通用代码生成工作流

    定义一个入口点函数调用支持代码生成的函数，通过使用为入口点函数生成C/ c++代码codegen(MATLAB编码器)，然后验证生成的代码。入口点函数，也称为顶级或主要的函数，是你为代码生成定义的函数。因为你不能在顶层使用调用任何函数codegen，您必须定义一个入口点函数。入口点函数中的所有函数都必须支持代码生成。

    有关详细信息,请参见通用代码生成工作流。

  • 一个机器学习模型的对象函数的代码生成工作流(包括预测,随机,knnsearch,rangesearch,isanomaly，和增量学习对象函数)

    机器学习模型的对象函数的代码生成工作流

    保存一个训练有素的模型使用saveLearnerForCoder，并定义一个入口点函数，该函数加载保存的模型by使用loadLearnerForCoder并调用对象函数。然后用生成入口点函数的代码codegen(MATLAB编码器)，并验证生成的代码。入口点函数的输入参数不能是分类或回归模型对象。因此，您需要通过使用来绕过这个限制saveLearnerForCoder和loadLearnerForCoder。

    还可以生成单精度的C/ c++代码，用于机器学习模型的预测，用于分类和回归。对于单精度代码生成，指定名称-值对参数“数据类型”、“单”的附加输入loadLearnerForCoder函数。

    详细信息，请参见这些示例

    还可以生成定点C/ c++代码，用于预测支持向量机(SVM)模型、决策树模型以及用于分类和回归的决策树集合。这种类型的代码生成需要固定点设计器™。

    定点代码生成工作流

    定点代码生成需要一个额外的步骤，定义预测所需变量的定点数据类型。通过使用生成的数据类型函数来创建定点数据类型结构generateLearnerDataTypeFcn，并使用该结构作为的输入参数loadLearnerForCoder在一个入口点函数。还可以在生成代码之前优化定点数据类型。

    有关详细信息,请参见支持向量机预测的定点代码生成。

  • 的代码生成工作流预测和更新树模型、支持向量机模型、线性模型或使用支持向量机或线性二元学习器的多类纠错输出编码(ECOC)分类模型的功能

    使用编码器配置器进行预测和更新功能的代码生成工作流

    训练一个模型后，通过使用创建一个编码器配置器learnerCoderConfigurer，通过使用生成代码generateCode，然后验证生成的代码。您可以配置代码生成选项，并使用对象属性指定模型参数的编码器属性。在你用新的数据或设置重新训练模型之后，你可以在生成的C/ c++代码中更新模型参数，而不必重新生成代码。这个特性减少了重新生成、重新部署和重新验证C/ c++代码所需的工作量。

    有关详细信息,请参见使用Coder Configurer进行预测和更新的代码生成。

代码生成的应用程序

将机器学习模型的预测集成到Simulink中®，使用MATLAB函数块或统计和机器学习工具箱库中的Simulink块。详细信息请参见以下示例:

统计和机器学习工具箱功能的代码生成也可以与其他工具箱如System object™和Stateflow一起工作®，如以下例子所述:

关于代码生成的更多应用，参见以下示例:

另请参阅

(MATLAB编码器)||||

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