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深度学习库的GPU编码器接口

通过 MathWorks GPU编码器团队
GPU Coder的深度学习库接口
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更新2022年9月14日星期三00:00:00 +0000

GPU编码器 从MATLAB代码和Simulink模型为深度学习、嵌入式视觉和自主系统生成优化的CUDA代码。您可以部署各种预训练的深度学习网络，如YOLOv2, ResNet-50, SegNet, MobileNet，以及其他从深度学习工具箱到NVIDIA gpu的深度学习网络。您可以生成用于预处理和后处理的优化代码，以及您训练过的深度学习网络，以部署完整的应用程序。
与GPU Coder一起使用时， 深度学习库的GPU编码器接口 为生成的代码提供调用NVIDIA gpu的cuDNN或TensorRT优化库的能力。
当在MATLAB with Deep Learning Toolbox and without GPU Coder中使用时，你可以加速在NVIDIA GPU上执行深度学习网络。
此硬件支持包适用于R2018b及以上版本。
如果有下载或安装问题，请联系技术支持- //www.ru-cchi.com/support/contact_us.html
MATLAB版本兼容性
创建R2018b
兼容R2018b至R2022b
平台的兼容性
窗户 macOS Linux

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